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基于动态参数辨识的EKF估算铅酸电池SOC新方法

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摘要

针对铅酸蓄电池在工程应用中其荷电状态(SOC)难以准确估计的问题,在分析常用估算方法的基础上,结合常用的电池联合模型,采用扩展卡尔曼滤波法(EKF)对蓄电池SOC进行了实时估计.针对目前文献中普遍使用的定参数电池模型而导致SOC估计误差大甚至不收敛的情况,在不同放电电流条件下对等效模型进行了参数辨识,实际运行中根据不同放电电流动态调整模型参数.仿真试验表明,采用基于动态参数辨识的扩展卡尔曼滤波方法估计出的电池SOC能够准确地跟踪电池的实际SOC,具有较大的实用价值.

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来源
《“紫金论电”2017智能电网保护和运行控制国际学术研讨会》|2017年|391-395|共5页
会议地点南京
作者
WEI Yang; 魏阳; XU Guangfu; 徐光福; WANG Wanchun; 王万纯; JIANG Miao; 姜淼; YU Qunbing; 余群兵;
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作者单位

中国电机工程学会;

国网电力科学研究院;

智能电网保护和运行控制国家重点实验室;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类酸性蓄电池;
关键词
铅酸蓄电池; 荷电状态; 动态参数辨识; 扩展卡尔曼滤波;

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