应用Kalman滤波法估计铅酸蓄电池SOC

被引：45

作者：

马文伟

郑建勇

尤鋆

张先飞

机构：

[1] 东南大学电气工程学院

来源：

蓄电池 | 2010年 / 47卷 / 01期

关键词：

铅酸蓄电池; 荷电状态; 卡尔曼滤波法;

D O I：

10.16679/j.cnki.21-1121.2010.01.006

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：

在蓄电池的充/放电过程中,正确估计其剩余容量,对充/放电控制器采取下一步的动作有着非常重要的指导作用。针对蓄电池充/放电的实际情况,在分析了传统SOC估计方法不足的基础上,引入Kalman滤波法作为蓄电池荷电状态(SOC)估计的主要算法。本文采用Randles等效电路模型,详细给出了Kalman滤波法估计SOC的算法推导,通过Matlab软件仿真验证了运用Kalman滤波法可以有效跟踪蓄电池SOC的变化,并且控制精度优于传统方法。

引用

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页数：5

共 4 条

[1]

电动汽车SOC估计算法与电池管理系统的研究 [J].