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基于FFRLS-DEKF的锂电池SOC-SOH联合估算研究

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以锂电池为研究对象,构建二阶RC等效电路模型,并通过遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)实现电池模型的参数辨识,应用扩展EKF估算电池SOC,实现了平均误差为 4.83%的准确度.为了全面评估电池性能,同时考虑到SOC与SOH的相互影响,提出一种基于双重扩展卡尔曼滤波(DEKF)算法的SOC与SOH联合估计方法,通过在不同SOC初值条件下验证所提出的联合算法,得到SOC平均误差为1.23%,SOH平均误差为0.681%,实验结果验证了联合估计方法的精准性和可靠性.

卿崇源、陈少华、李瑞鹏、于慧彬、王迎澳

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大连交通大学自动化与电气工程学院 辽宁大连 116028

大连交通大学计算机与通信工程学院 辽宁大连 116028

锂电池 荷电状态 遗忘因子 双重扩展卡尔曼滤波 联合估计

辽宁省自然科学基金引导项目辽宁省教育厅科研项目

2021-MS-298JDL2020006

2024

10.3969/j.issn.1672-9528.2024.03.002

信息技术与信息化
山东电子学会

信息技术与信息化

影响因子：0.29
ISSN：1672-9528
年,卷(期)：2024.(3)
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