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锂电池的电量估计仿真研究
外文题名 : Behavior simulation and SOC estimation method for Li-ion batteries
作者 : 刘晓春;杨惠珍;朱良;李冀
刊名 : 电源技术
出版日期 : 2017
卷号 : 第41卷
期号 : 第3期
页码 : 367-369，452
ISSN : 1002-087X
影响因子 : 1.0355(2018)
关键词 : 锂电池模型；荷电状态；粒子滤波

参考文献格式 : 刘晓春,杨惠珍,朱良,李冀.锂电池的电量估计仿真研究[J].电源技术,2017,(第3期).
摘要 : 锂电池的荷电状态(SOC,State-of-Charge)直接反映电池的剩余电量,是电池组管理的核心参数。然而,电池循环次数的增加、瞬间大电流、温度等因素将导致电池特性发生变化,因此使用扩展卡尔曼滤波(EKF,extended kalman filtering)对锂电池的荷电状态进行估计会引入较大的误差甚至算法发散。为了有效抑制参数扰动和系统的非线性,基于一种改进的二阶RC等效电路模型,应用粒子滤波算法(PF,particle filtering)实现了锂电池荷电状态的估计。最后,根据锂电池放电实验所得数据进行仿真,结果显示了该算法的优越性。