一种锂离子电池荷电状态估计与功率预测方法OA北大核心CSCDCSTPCD
Method for Estimation of State of Charge and Power Prediction of Lithium-Ion Battery
为了能够准确估计锂离子电池的荷电状态(SOC),同时对电池实际可用的最大充、放电功率进行预测,在研究电池充、放电过程中的滞回现象的基础上,建立基于电压滞回特性的二阶RC等效电路模型.为了避免因噪声统计特性造成的误差,将H∞滤波算法应用到锂离子电池的SOC估计中,减少了估计过程中的模型误差和算法误差,提高了估计的鲁棒性.将电池电压、电流和SOC的估计值作为联合约束条件预测锂离子电池实际可用的最大充、放电功率,对电池做脉冲充、放电实验,实验分析表明,…查看全部>>
In order to estimate the state of charge (SOC) of lithium-ion battery precisely and predict the actual maximum charge/discharge power of the battery,a second-order RC hysteresis model was established based on the hysteresis phenomena which appeared during the charge-discharge process.The H∞ filter algorithm was used to estimate SOC,which avoided the error caused by the statistical characteristics of noise.This method greatly reduces the model error and…查看全部>>
程泽;孙幸勉;程思璐
天津大学电气自动化与信息工程学院 天津300072天津大学电气自动化与信息工程学院 天津300072天津大学微电子信息学院 天津300072
信息技术与安全科学
锂离子电池电池模型荷电状态功率状态
Lithium-ion batterybattery modelstate of changestate of power
《电工技术学报》 2017 (15)
基于数据驱动和故障模型的光伏阵列故障诊断方法研究
180-189,10
国家自然科学基金项目资助(61374122).
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