锂电池荷电状态估计中卡尔曼滤波算法的应用

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简介：
本文探讨了在锂电池管理系统中应用卡尔曼滤波算法进行荷电状态（SOC）估计的方法，分析其准确性与适用性。本段落旨在研究卡尔曼滤波算法在锂电池荷电状态（SOC）估计与监测中的应用效果。通过构建Thevenin电池模型，并结合实际的恒定电流充放电实验数据，模拟了电池的工作特性。文章分别采用传统卡尔曼滤波（KF）和扩展卡尔曼滤波（EKF）两种方法对锂电池的荷电状态进行估测。研究结果表明：基于Thevenin电池模型的KF与EKF算法均能够快速、准确地估计出锂电池的荷电状态；在初始值设定为80%时，EKF算法显示出更好的参数适应性。此外，在利用卡尔曼滤波算法对电池端电压进行估测的过程中发现，其估算结果相对于真实值存在一个大约0.05V的恒定偏差。

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锂电池荷电状态估计中卡尔曼滤波算法的应用

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