本發(fā)明公開(kāi)了一種基于分?jǐn)?shù)階擴(kuò)展卡爾曼濾波算的SOC估計(jì)方法,該方法包括建立
鋰電池分?jǐn)?shù)階二階等效電路模型;確定電路各參數(shù)與SOC的函數(shù)關(guān)系,建立鋰電池的狀態(tài)空間方程;首先對(duì)參數(shù)初始化,采用自適應(yīng)遺傳算法對(duì)分?jǐn)?shù)階模型參數(shù)進(jìn)行參數(shù)辨識(shí);辨識(shí)出電池分?jǐn)?shù)階模型后,采用分?jǐn)?shù)階擴(kuò)展卡爾曼濾波算法進(jìn)行SOC估計(jì);本發(fā)明通過(guò)自適應(yīng)遺傳算法對(duì)分?jǐn)?shù)階模型進(jìn)行參數(shù)辨識(shí),并結(jié)合分?jǐn)?shù)階擴(kuò)展卡爾曼濾波算法估計(jì)鋰電池SOC,解決了整數(shù)階模型不夠精準(zhǔn)、無(wú)法很好描述電池工況特性的問(wèn)題,結(jié)合分?jǐn)?shù)階擴(kuò)展卡爾曼濾波算法,利用過(guò)去數(shù)據(jù)的信息,提高了鋰電池SOC估計(jì)的精度和魯棒性。
聲明:
“基于分?jǐn)?shù)階擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的SOC估計(jì)方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請(qǐng)聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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