电工电能新技术

北大核心,INSPEC,JST,Pж(AJ),CSCD

国内刊号:11-2283/TM

国际刊号:1003-3076

电工电能新技术杂志2021年第2期:基于自适应无迹卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计

发布日期:

作者:董祥祥, 武鹏, 葛传久, 金俊喆, 闫书佳, 陈蓓

单位:上海工程技术大学电子电气工程学院, 上海 201620

关键词:锂电池, 荷电状态, 无迹卡尔曼滤波, Sage-Husa自适应滤波, 自适应无迹卡尔曼滤波

基金:上海市自然科学基金项目(18ZR1416700)

锂电池的SOC是新能源汽车电池管理系统的重要参数,对新能源汽车的安全运行起着重要作用。针对因系统噪声特性未知导致传统UKF算法对电池SOC估计精度不高的问题,提出了可以保证系统噪声协方差矩阵非负定性和对称性的改进Sage-Husa自适应滤波算法,并将改进的Sage-Husa自适应滤波算法与UKF结合形成一种新的AUKF算法。AUKF在估计电池SOC的同时,对系统噪声特性进行估计和修正,从而提高SOC估计精度。在FUDS工况下对AUKF进行验证,并将SOC估计结果与UKF对比。实验结果表明,AUKF具有更高的估计精度和稳定性,验证了该算法的有效性。

来源:2021年第2期

《电工电能新技术》期刊编辑部

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