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基于参数更新的蓄电池SOC估计算法优化 2017年8月20日 【正式出版版本】 【曾经优先出版版本】
基于参数更新的蓄电池SOC估计算法优化
Optimization of SOC estimation algorithm of VRLA battery based on parameter updating 2017年8月20日 【正式出版版本】 【曾经优先出版版本】
Optimization of SOC estimation algorithm of VRLA battery based on parameter updating
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摘要： - 针对基于蓄电池电路模型的欧姆内阻R1经常用于荷电状态SOC估计中,而没考虑极化内阻R2、极化电容C2的变化特性与SOC的关联这一情况,根据利用多频点交流放电蓄电池测试技术辨识得到的实时Thevenin电路模型参数R1、R2、C2等作为观测变量,联合运用Kalman滤波算法实现SOC最优估计.实验数据仿真表明,在充电、放电过程中同时考虑R1、R2、C2等参数更新,可以进一步提高蓄电池SOC最优估计值的准确性.
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杨忠亮
[1]
季中生
[2]
黄世回
[3]
王汝钢
[3]
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| Author： | YANG Zhongliang[1] JI Zhongsheng[2] HUANG Shihui[3] WANG Rugang[3] |
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蓄电池 ISTIC EI SCI PKU CSSCI |
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Chinese Labat Man ISTIC EI SCI PKU CSSCI |
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2017, 54(4) |
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TM912.9 |
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荷电状态
VRLA蓄电池
卡尔曼滤波器
Thevenin电池模型
极化内阻
极化电容
多频点
参数更新
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2017年9月4日 |
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