10.19620/j.cnki.1000-3703.20200990
基于加权自适应递推最小二乘法与EKF的锂离子电池SOC估计
为了实现锂离子电池荷电状态(SOC)的精确估计,建立锂离子电池的二阶等效模型,提出基于加权自适应递推最小二乘法与扩展卡尔曼滤波(ARWEKF)的锂离子电池SOC估计方法.通过静态和动态工况下的仿真和试验进行验证,结果表明:ARWEKF算法的估计精度高于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和基于遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS),其模拟仿真的最大绝对误差为1.36%,均方根误差为0.42%,静态工况试验下的AE为0.67%,RMSE为0.21%,动态工况试验下的AE为1.86%,RMSE为0.56%.
荷电状态;扩展卡尔曼滤波;加权自适应递推最小二乘法;锂离子电池
U461.1(汽车工程)
陕西省重点研发计划项目2019GY-087
2021-12-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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