重庆理工大学学报2022，Vol.36Issue(8) ：29-35.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2022.08.004

两种联合算法的三元锂电池SOC估计比较

Comparison of two combined algorithms for SOC estimation of ternary lithium battery

葛才安 郑燕萍 虞杨
重庆理工大学学报2022，Vol.36Issue(8) ：29-35.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2022.08.004
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两种联合算法的三元锂电池SOC估计比较

Comparison of two combined algorithms for SOC estimation of ternary lithium battery

葛才安 1郑燕萍 1虞杨2
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作者信息

  • 1. 南京林业大学汽车与交通工程学院,南京 210037
  • 2. 南京林业大学机械与电子工程学院,南京 210037
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摘要

电池荷电状态(SOC)估计的准确性受到电池模型精度的影响.为了提高复杂工况下电池SOC估计精度,比较基于遗忘因子递推最小二乘法-扩展卡尔曼滤波(FFRLS-EKF)和双扩展卡尔曼滤波(DEKF)联合算法的三元锂电池SOC估计方法.分别利用FFRLS和EKF算法在线辨识电池模型参数,然后与EKF算法联合进行三元锂电池SOC估计.在动态应力测试(DST)工况下,两种联合算法的SOC估计结果表明:FFRLS-EKF联合算法的估计误差在2.49％之内,DEKF联合算法的估计误差在2.62％之内;FFRLS建立的电池模型精度更高,端电压平均误差为0.37 mV.

关键词

三元锂电池/SOC估计/在线辨识/遗忘因子递推最小二乘法/扩展卡尔曼滤波

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基金项目

出版年

2022
重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
参考文献量8
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