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基于双扩展卡尔曼滤波的蓄电池状态估计方法
来源:互联网 sk001 | 商高高,洪 泽,黄宝磊,罗 石,何 仁
【分  类】 文化研究
【关 键 词】 蓄电池荷电状态;蓄电池健康状态;联合电池模型;扩展卡尔曼滤波;参数估计
【来  源】 互联网
【收  录】 中文学术期刊网
正文:

  图7蓄电池等效内阻

  Fig.7Battery equivalent resistance

  图8为蓄电池有效容量估计结果。由图可知,在此放电过程中,电池有效容量变化不大,只在放电末期略微减小;经过多次充放电循环后,电池容量会大大降低,表明此时电池健康状态(SOH)受到较大的影响。

  图8蓄电池有效容量

  Fig.8Battery available capacity

  4 结论

  本文运用双扩展卡尔曼滤波方法对VRLA蓄电池的SOC及部分参数进行估计,仿真结果表明该方法能够处理Ah-OCV方法难以解决的问题,即在较短时间内实现SOC的准确估计,并且有效抑制噪声干扰。在线估计的电池内阻和有效容量还能够实时判断蓄电池的健康状态,提高了蓄电池的可监控性,为混合动力汽车能量的合理分配和再生利用提供准确的蓄电池状态信息。

  参考文献

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