Advertisement

基于扩展卡尔曼滤波的动力电池二阶SOC估算方法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究提出了一种基于扩展卡尔曼滤波算法的动力电池二阶状态-of-charge（SOC）估算方法，有效提升了动力电池管理系统的性能和精度。 为了提升电动汽车的整体性能并延长动力电池的使用寿命，需要一个高效的电池管理系统。针对锂离子电池中存在的平台电压问题导致的状态-of-charge（SOC）估计难度增加的情况，我们提出了一种基于二阶动力电池扩展卡尔曼滤波的SOC估算方法。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于扩展卡尔曼滤波的动力电池二阶SOC估算方法
    优质
    本研究提出了一种基于扩展卡尔曼滤波算法的动力电池二阶状态-of-charge（SOC）估算方法，有效提升了动力电池管理系统的性能和精度。 为了提升电动汽车的整体性能并延长动力电池的使用寿命，需要一个高效的电池管理系统。针对锂离子电池中存在的平台电压问题导致的状态-of-charge（SOC）估计难度增加的情况，我们提出了一种基于二阶动力电池扩展卡尔曼滤波的SOC估算方法。
     
  • 基于扩展卡尔曼滤波的电池SOC估计方法.rar
    优质
    本研究探讨了一种采用扩展卡尔曼滤波算法来提高电池荷电状态（SOC）估算精度的方法。通过改进模型预测和误差校正机制，实现了更准确、实时的SOC追踪能力，从而优化了电池管理系统性能。 使用扩展卡尔曼滤波估计电池状态荷电（SOC），其中电池采用二阶RC等效电路模型。内容包括MATLAB程序代码及SIMULINK仿真，并包含电流电压等实验数据，展示电压与SOC的关系曲线。该程序可以完整运行。
     
  • 基于扩展卡尔曼滤波的电池SOC估算SIMULINK模型
    优质
    本研究构建了一个基于扩展卡尔曼滤波算法的电池荷电状态(SOC)估计SIMULINK模型，旨在提高电动汽车中电池管理系统的精度与可靠性。 基于扩展卡尔曼滤波的电池SOC估计Simulink模型，将该模型计算得到的电池SOC与通过扩展卡尔曼滤波方法获得的电池SOC进行比较。
     
  • 基于扩展卡尔曼滤波的电池SOC估算SIMULINK模型
    优质
    本研究构建了一种基于扩展卡尔曼滤波算法的电池荷电状态（SOC）估计SIMULINK模型。该模型能够精确预测和跟踪锂离子电池在各种工况下的电量状态，提高电池管理系统性能，保障电动汽车续航能力和安全性。 基于扩展卡尔曼滤波的电池SOC估计SIMULINK模型将计算得到的电池SOC与通过扩展卡尔曼滤波方法获得的电池SOC进行比较。
     
  • 基于扩展卡尔曼滤波的电池SOC估算MATLAB代码
    优质
    这段MATLAB代码采用扩展卡尔曼滤波算法，旨在提高锂离子电池荷电状态（SOC）的估计精度和稳定性，适用于电池管理系统的研究与开发。 EKF（扩展卡尔曼滤波）是一种经典的状态估计方法，在非线性系统中的应用广泛。它通过将系统的状态方程和观测方程进行线性化处理来实现对状态的准确估算。在电池SOC（荷电状态）估计中，EKF利用电池的电化学模型以及电压、电流等数据来进行精确预测。 通常情况下，电池模型分为两部分： 1. **电化学模型**：这部分描述了电池内部发生的复杂物理和化学过程，但直接应用较为困难。 2. **等效电路模型**：这种简化方式使用电阻与电容元件来模拟电池的动态行为。其中Thevenin模型和RC网络是常用的类型。 在实际操作中，基于EKF的方法通常会结合上述提到的等效电路模型（如Thevenin模型）来进行SOC估计。这种方法能够在广泛的运行条件下提供精确的结果，并且需要对模型参数进行辨识及算法调整以适应不同种类电池的应用场景。 总的来说，使用扩展卡尔曼滤波技术来估算电池荷电状态是一种成熟而有效的手段，在电动汽车和储能系统等领域得到了广泛的应用。通过持续优化相关模型与算法设计，可以进一步提高其精度以及实时性能。
     
  • 基于扩展卡尔曼滤波的锂电池SOC估算MATLAB程序
    优质
    本简介介绍了一种基于扩展卡尔曼滤波算法在MATLAB环境中实现的锂电池荷电状态（SOC）估算程序。该程序能够有效提高电池管理系统的性能和安全性，适用于电动汽车及便携式电子设备等领域。 基于扩展卡尔曼滤波的锂电池SOC估计方法需要自行导入数据和程序。
     
  • 基于MATLAB-Simulink的锂电池二阶RC模型及扩展卡尔曼滤波法SOC估算仿真
    优质
    本研究采用MATLAB-Simulink平台，构建了锂电池的二阶RC等效电路模型，并结合扩展卡尔曼滤波算法进行电池荷电状态（SOC）的精确估计与仿真分析。 基于锂电池的二阶RC模型，在MATLAB/Simulink仿真环境中采用扩展卡尔曼滤波算法实现电池状态荷电量（SOC）估计。
     
  • 基于双扩展卡尔曼滤波的锂电池SOC估算MATLAB代码
    优质
    本简介提供了一段基于双扩展卡尔曼滤波算法的锂电池荷电状态（SOC）估计方法的MATLAB实现代码。该方法能够有效提高电池管理系统中SOC估算的准确性，适用于电动汽车等应用场景。 这段文字描述了一个MATLAB代码文件的内容及其特点。该代码包含了锂离子电池的实验数据，并使用了两个卡尔曼滤波器来估计SOC（荷电状态），同时与单个卡尔曼滤波器的方法进行了对比。对于没有实际实验数据的用户来说，这个代码非常友好；它不仅包括了SOC-OCV曲线的数据，还有实验室测量得到的电流和电压信息。 代码中包含详细的中文注释，这有助于读者理解其工作原理，并为进一步开发提供便利。为了使程序能够正常运行，请确保先将文件中的实验数据导入MATLAB的工作空间。如果有任何问题或疑问，可以通过评论或其他方式联系作者寻求帮助。