[发明专利]基于改进PNGV模型和扩展卡尔曼算法的SOC估算方法在审
申请号: | 201910956491.X | 申请日: | 2019-10-10 |
公开(公告)号: | CN112649734A | 公开(公告)日: | 2021-04-13 |
发明(设计)人: | 何明芳;王顺利;邹传云;于春梅;李小霞;范永存;曹文;熊丽英;靳玉红;乔静;陈蕾;刘春梅;张丽;王瑶;周长松 | 申请(专利权)人: | 西南科技大学 |
主分类号: | G01R31/367 | 分类号: | G01R31/367;G01R31/388 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 621010 四川*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于扩展卡尔曼的SOC估算方法,其特征在于,建立基于PNGV的改进等效电路模型在一定程度上弥补了内阻模型无法表征锂电池动态特性的缺点,加入RC回路表征电池内部的极化效应,并加入自放电回路以表征充放电累积引起的电池端电压的变化,对电池具有更加精确的表征性能;通过在卡尔曼滤波算法基础上利用泰勒级数变换使卡尔曼滤波能应用于具有非线性关系的锂离子电池组SOC估算,实现了对锂离子电池组SOC值的有效迭代计算,克服SOC初值误差和安时积分存在的累积误差;该方法在充分考虑锂离子电池成组工作基础上,基于等效模型电路,改进以卡尔曼为基础的迭代计算过程,实现锂离子电池组SOC估算模型的建立和SOC值的数学迭代运算算法的可靠运行。 | ||
搜索关键词: | 基于 改进 pngv 模型 扩展 卡尔 算法 soc 估算 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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