基于信息融合的LiFePO4动力电池组SOC估计

被引：32

作者：

何耀

张陈斌

刘兴涛

陈宗海

机构：

[1] 中国科学技术大学自动化系

来源：

控制与决策 | 2014年 / 29卷 / 01期

关键词：

LiFePO4动力电池组; 荷电状态; 信息融合架构; 多模型切换估计;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM912 [蓄电池];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化];

摘要：

针对复杂工况下LiFePO4动力电池组state-of-charge(SOC)估计不准确的问题,基于信息融合技术提出一种SOC估计信息融合架构和多模型切换估计(MMSE)算法.该算法首先对充放电过程进行特征提取和模式分类,针对特定的模式进行模型优化;然后在系统运行时根据特征匹配结果切换估计模型,实现优化估计;最后通过纯电动客车实际运行数据的仿真实验验证了所提出MMSE算法的可行性和有效性.

引用

页码：188 / 192

页数：5

共 7 条

[1]

State of charge estimation using an unscented filter for high power lithium ion cells [J].

Santhanagopalan, Shriram ;

White, Ralph E. .

INTERNATIONAL JOURNAL OF ENERGY RESEARCH, 2010, 34 (02) :152-163

[2]

State-of-charge and capacity estimation of lithium-ion battery using a new open-circuit voltage versus state-of-charge [J].

Lee, Seongjun ;

Kim, Jonghoon ;

Lee, Jaemoon ;

Cho, B. H. .

JOURNAL OF POWER SOURCES, 2008, 185 (02) :1367-1373

[3]

Enhanced coulomb counting method for estimating state-of-charge and state-of-health of lithium-ion batteries.[J].Kong Soon Ng;Chin-Sien Moo;Yi-Ping Chen;Yao-Ching Hsieh.Applied Energy.2008, 9

[4]

Extended Kalman filtering for battery management systems of LiPB-based HEV battery packs.[J].Gregory L. Plett.Journal of Power Sources.2004, 2

[5]

Methods for state-of-charge determination and their applications [J].