锂离子电池组SOC估算方法

摘要：

锂离子电池组作为电动汽车的主要动力能源,对荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计是电动汽车的关键技术之一.准确的SOC估计,对锂离子电池组的寿命维持及电动汽车的行车安全,具有十分重要的意义.由此设计了一种神经网络与无迹卡尔曼滤波器(UKF)相结合的SOC估算方法,既克服了UKF需要等效电池组电路模型的缺点,也能显著减小神经网络估算方法的最大误差.实验数据来源于高级车辆仿真器(ADVISOR2002)基于实际工况的仿真结果,经实验数据证明,上述方法具有有效性和实用性.

关键词：无迹卡尔曼滤、神经网络、高级车辆仿真器、荷电状态

所属期刊栏目：35

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金51574102

在线出版日期：2018-12-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：123-126,135