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公开(公告)号:CN115248381B
公开(公告)日:2025-03-04
申请号:CN202110468656.6
申请日:2021-04-28
Applicant: 北京机械设备研究所
IPC: G01R31/367 , G01R31/382
Abstract: 本发明涉及一种基于安时校正的扩展卡尔曼滤波锂电池SOC估算方法,属于锂电池技术,解决了现有技术中扩展卡尔曼滤波器估算过程中参数偏差引起SOC估算误差明显,特别是在低SOC段估算精度低的问题。包括:建立一阶戴维南等效电路模型,通过带有遗传因子的递推最小二乘法辨识电路模型中的参数,在扩展卡尔曼滤波器算法迭代估算过程中,基于前一时刻SOC最终估计值计算当前时刻的SOC安时法估计值,基于当前时刻SOC最优估计值计算安时校正系数,再根据安时校正系数将当前时刻的SOC最优估计值与SOC安时法估计值加权计算出当前时刻的SOC最终估计值,带入下一时刻的估算。实现了随着SOC的减小逐渐增加校正力度,减小了模型参数带来的误差,提高了全SOC段的估算精度。
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公开(公告)号:CN115248381A
公开(公告)日:2022-10-28
申请号:CN202110468656.6
申请日:2021-04-28
Applicant: 北京机械设备研究所
IPC: G01R31/367 , G01R31/382
Abstract: 本发明涉及一种基于安时校正的扩展卡尔曼滤波锂电池SOC估算方法,属于锂电池技术,解决了现有技术中扩展卡尔曼滤波器估算过程中参数偏差引起SOC估算误差明显,特别是在低SOC段估算精度低的问题。包括:建立一阶戴维南等效电路模型,通过带有遗传因子的递推最小二乘法辨识电路模型中的参数,在扩展卡尔曼滤波器算法迭代估算过程中,基于前一时刻SOC最终估计值计算当前时刻的SOC安时法估计值,基于当前时刻SOC最优估计值计算安时校正系数,再根据安时校正系数将当前时刻的SOC最优估计值与SOC安时法估计值加权计算出当前时刻的SOC最终估计值,带入下一时刻的估算。实现了随着SOC的减小逐渐增加校正力度,减小了模型参数带来的误差,提高了全SOC段的估算精度。
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