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一种改进型锂离子电池SOC估算方法
引用本文:史永胜,史禄培,魏浩,于淼杰.一种改进型锂离子电池SOC估算方法[J].电子器件,2019,42(1):138-141.
作者姓名:史永胜  史禄培  魏浩  于淼杰
作者单位:陕西科技大学电气与信息工程学院,西安,710021;陕西科技大学电气与信息工程学院,西安,710021;陕西科技大学电气与信息工程学院,西安,710021;陕西科技大学电气与信息工程学院,西安,710021
基金项目:陕西省工业科技攻关项目(2015GY173)
摘    要:为提高锂离子电池荷电状态(SOC)的估算精度,首先建立锂离子电池的较精确的二阶RC等效模型,根据模型建立状态空间方程,其次介绍电池充放电时电压电流采集方法,根据采集的数据,运用扩展卡尔曼滤波算法(EKF),对锂离子电池的荷电状态进行估算,结果表明,该数据的采集方法具有很高的精度,用扩展卡尔曼滤波算法估算的结果与真实值较为接近,精确度可达4%,对噪声有很强的抑制作用。

关 键 词:锂离子电池  荷电状态  扩展卡尔曼滤波  等效模型  采集

An Improved SOC Estimation Method for Lithium Ion Battery
SHI Yongsheng,SHI Lupei,WEI Hao,YU Miaojie.An Improved SOC Estimation Method for Lithium Ion Battery[J].Journal of Electron Devices,2019,42(1):138-141.
Authors:SHI Yongsheng  SHI Lupei  WEI Hao  YU Miaojie
Affiliation:(College of Electrical and Information Engineering,Shaanxi University of Science and Technology,Xi ’ an 710021,China)
Abstract:SHI Yongsheng;SHI Lupei;WEI Hao;YU Miaojie(College of Electrical and Information Engineering,Shaanxi University of Science and Technology,Xi ’ an 710021,China)
Keywords:lithium-ion batteries  SOC  extended Kalman filter(EKF)  equivalent model  collect
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