本文選題：鋰離子電池 + SOC估計　； 參考：《汽車工程》2017年09期

【摘要】：為提高電動汽車動力電池SOC的估計精度,本文中對鋰離子電池模型與參數辨識算法、自適應無跡卡爾曼濾波(AUKF)算法和基于電池模型融合的SOC估計算法進行研究。建立了具有明確物理意義的電池電路模型,采用基于遺傳算法(GA)的模型參數辨識算法,設計了基于AUKF的電池SOC估計方法,并基于貝葉斯信息準則,提出了電池模型融合方法,實現了基于模型融合與AUKF的電池SOC估計。仿真結果驗證了該方法具有較高的精度。
[Abstract]:In order to improve the SOC estimation accuracy of electric vehicle power battery, this paper studies the lithium-ion battery model and parameter identification algorithm, adaptive unscented Kalman filter AUKF algorithm and SOC estimation algorithm based on battery model fusion. The battery circuit model with clear physical meaning is established. The model parameter identification algorithm based on genetic algorithm (GA) is adopted, and the battery SOC estimation method based on AUKF is designed. Based on Bayesian information criterion, a battery model fusion method is proposed. The battery SOC estimation based on model fusion and AUKF is realized. The simulation results show that the method has high accuracy.
【作者單位】： 中國科學院電力電子與電力傳動重點實驗室電工研究所;中國科學院大學;
【基金】：國家重點研發(fā)計劃項目(2016YFB0100107和2016YFB0101800) 國家電網公司科技項目“電動汽車基礎設施運行安全與互聯互通技術”資助
【分類號】：TM912;U469.72

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本文編號：1785047