基于V-R模型与卡尔曼滤波器的蓄电池SOC估计

被引：13

作者：

黄世回 ^{[1
,2
]}

蔡启仲 ^{[1
]}

王汝钢 ^{[2
]}

机构：

[1] 广西工学院电气与信息工程学院

[2] 深圳市普禄科智能检测设备有限公司

来源：

广西工学院学报 | 2012年 / 23卷 / 03期

关键词：

阀控铅酸电池; 卡尔曼滤波器; 荷电状态(SOC); 电池模型; 不间断电源系统;

D O I：

10.16375/j.cnki.cn45-1395/t.2012.03.021

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：

蓄电池组广泛应用于UPS系统中,荷电状态(SOC)是表征蓄电池状态的重要参数之一.在线准确估算蓄电池SOC,有利于开展对蓄电池的状态诊断、维护,保证电池组安全供电.通过对阀控铅酸电池作了大量的充放电试验,根据试验数据应用最小二乘法进行辨识,获得蓄电池SOC的端电压-电阻的计算模型,运用卡尔曼滤波器算法,对SOC做最优估计.经实验验证和仿真,得到了蓄电池SOC最优估计结果,具有很好的精确度,表明该方法能够在工程上用来估算蓄电池的SOC.

引用

页码：49 / 55

页数：7

共 8 条

[1]

采用电动势-内阻模型在线估计蓄电池荷电状态 [J].