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基于EKF-Ah-OCV的锂电池SOC估算策略 被引量:5

Strategy of Estimating State of Charge of Lithium-Ion Based on Extended Kalman Filter-Ampere Hour-Open Circuit Voltage
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摘要 准确估算锂电池荷电状态是电池管理系统最重要的一个方面,可以为电池管理系统提供控制策略。从锂电池的性能和它的工作环境来看,在扩展卡尔曼滤波算法、安时积分法和开路电压法的基础上,提出一种新的扩展卡尔曼滤波-安时积分-开路电压法算法,这种方法在SOC估算的复杂环境中具有良好的性能,并且能满足动力锂电池的要求。实验结果表明,最大的SOC估算误差不到2.18%,从而验证了该方法的可靠性与可行性。 Estimate the state of charging of the lithium battery is important for a battery management system. It can provide a control strategy for a battery management system. Considering the performance of the lithium battery and its working environment,this paper provide a new extended Kalman filter Ah integration-open circuit voltage method based on the extended Kalman filterm ampere hour counting method and open circuit voltage method. This method has a good performance for estimating SOC under the complex environment and satisfies the requirement of power lithium battery.Experimental results show that the maximum SOC estimation error is less than 2. 18% and verify the reliability and feasibility of the method.
出处 《江南大学学报(自然科学版)》 CAS 2015年第1期64-68,共5页 Joural of Jiangnan University (Natural Science Edition) 
关键词 锂电池 扩展卡尔曼滤波-安时积分开路电压法算法 电池管理系统 lithium battery EKF-Ah-OCV battery management system
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