基于滚动时域估计EKF算法的电池SOC预测

摘要：

扩展卡尔曼滤波算法(EKF)是分析电池SOC估计的有效工具,对于非线性系统具有良好的估计结果.但在实际情况下,测量噪声的模型不再是0均值白噪声,导致预测结果有较大误差.提出利用滚动时域(MHE)算法与扩展卡尔曼滤波算法结合,采用滚动时域窗口的思想,综合前N个时刻的窗口信息来估计当前的SOC.通过建立到达函数并加入M估计器替代测量误差,将预测问题转化为优化问题,并根据EKF的求解思想给出了近似最优解.实验仿真证明,该算法可以有效提高SOC的估计精度.

关键词：SOC估算、EKF算法、MHE算法、M估计器、优化问题

所属期刊栏目：44

分类号：TM912

资助基金：工信部通信软科学研究课题2018-R-21

在线出版日期：2020-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：991-994