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摘要 - 基于等效电路模型(ECM)估计开路电压(OCV)的所有电荷状态(SOC)估计算法,并使用SOC-OCV非线性关系将其转换为SOC。这些算法需要识别ECM参数和非线性SOC-OCV关系。在文献中,提出了各种技术来同时识别ECM参数。然而,SOC-OCV关系的同时同时鉴定仍然具有挑战性。本文提出了一种构建SOC-OCV关系的新技术,最终将其转换为单个参数估计问题。使用拟议的参数估计和SOC-OCV构建技术实施了Kalman过滤器,以估算电池中的SOC和相关状态。在数值模拟中,该算法证明它准确地估计了电池模型参数,并且SOC估计误差仍低于2%。我们还通过电池实验验证了所提出的算法。实验结果表明,SOC估计的误差保持在2.5%以内。