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基于PNGV模型与自适应卡尔曼滤波的铅炭电池荷电状态评估

陈正 王志得 牟文彪 祝培旺 肖刚

储能科学与技术2023，Vol.12Issue(3)：941-950,10.
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储能科学与技术2023，Vol.12Issue(3)：941-950,10.DOI:10.19799/j.cnki.2095-4239.2022.0697

基于PNGV模型与自适应卡尔曼滤波的铅炭电池荷电状态评估

State-of-charge estimation of lead-carbon batteries based on the PNGV model and an adaptive Kalman filter algorithm

陈正 1王志得 2牟文彪 1祝培旺 2肖刚3

作者信息

  • 1. 浙江省清洁能源与碳中和重点实验室,浙江大学能源工程学院,浙江 杭州 310027
  • 2. 浙江大学嘉兴研究院,浙江 嘉兴 314031
  • 3. 浙江省能源集团有限公司,浙江 杭州 310006
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摘要

关键词

铅炭电池/荷电状态/PNGV模型/自适应卡尔曼滤波

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

陈正,王志得,牟文彪,祝培旺,肖刚..基于PNGV模型与自适应卡尔曼滤波的铅炭电池荷电状态评估[J].储能科学与技术,2023,12(3):941-950,10.

基金项目

浙江省"领雁"研发攻关计划(2022C03156),国家自然科学基金项目(52176207),浙江省杰出青年基金项目(LR20E060001). （2022C03156）

储能科学与技术

OA北大核心CSCDCSTPCD

2095-4239

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