[发明专利]一种基于分数阶扩展卡尔曼滤波算法的SOC估计方法在审
| 申请号： | 202110463375.1 | 申请日： | 2021-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN113138344A | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 卢云帆;邢丽坤;张梦龙;郭敏 | 申请（专利权）人： | 安徽理工大学 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 232001 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于分数阶扩展卡尔曼滤波算的SOC估计方法，该方法包括建立锂电池分数阶二阶等效电路模型；确定电路各参数与SOC的函数关系，建立锂电池的状态空间方程；首先对参数初始化，采用自适应遗传算法对分数阶模型参数进行参数辨识；辨识出电池分数阶模型后，采用分数阶扩展卡尔曼滤波算法进行SOC估计；本发明通过自适应遗传算法对分数阶模型进行参数辨识，并结合分数阶扩展卡尔曼滤波算法估计锂电池SOC，解决了整数阶模型不够精准、无法很好描述电池工况特性的问题，结合分数阶扩展卡尔曼滤波算法，利用过去数据的信息，提高了锂电池SOC估计的精度和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分数 扩展 卡尔 滤波 算法 soc 估计 方法 | ||
【主权项】：
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