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基于AUKF算法的锂离子电池SOC估计

杜涵 马雁 王非 周永年 辛业春

电池2024,Vol.54Issue(6):810-814,5.
电池2024,Vol.54Issue(6):810-814,5.DOI:10.19535/j.1001-1579.2024.06.010

基于AUKF算法的锂离子电池SOC估计

SOC estimation of Li-ion battery based on AUKF algorithm

杜涵 1马雁 1王非 2周永年 3辛业春4

作者信息

  • 1. 郑州电力高等专科学校电力工程学院,河南 郑州 450000
  • 2. 国家电投集团河南电力有限公司,河南 郑州 450000
  • 3. 中国科学院上海高等研究院,上海 201210
  • 4. 东北电力大学电气工程学院,吉林 吉林 132012
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摘要

Abstract

Accurate state of charge(SOC)estimation helps battery management systems extend battery life and ensure battery safety.The estimation of SOC of Li-ion battery using the Kalman filtering algorithm is usually inaccurate due to the pseudo-positive characterization of the covariance matrix and the accumulation of noise statistical errors.Therefore,a SOC estimation method for Li-ion battery based on an adaptive unscented Kalman filter(AUKF)is proposed.The method consists of unscented Kalman filter(UKF)and adaptive algorithm.The accuracy of the proposed method for SOC estimation at different aging levels is verified by comparing with UKF.The proposed algorithm shows high SOC estimation accuracy with error within 0.5%.

关键词

磷酸铁锂/锂离子电池/自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)/荷电状态(SOC)

Key words

lithium iron phosphate/Li-ion battery/adaptive unscented Kalman filter(AUKF)/state of charge(SOC)

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

杜涵,马雁,王非,周永年,辛业春..基于AUKF算法的锂离子电池SOC估计[J].电池,2024,54(6):810-814,5.

基金项目

国家自然科学基金(12105351),河南省科技厅重点研发与推广专项(科技攻关)项目(212102210270) (12105351)

电池

OA北大核心CSTPCD

1001-1579

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