基于渐消记忆递推最小二乘法的电动汽车电池荷电状态在线估计

陈玉珊; 秦琳琳; 吴刚; 毛俊鑫

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基于渐消记忆递推最小二乘法的电动汽车电池荷电状态在线估计

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电动汽车中,先进的电池管理系统可以为电池的安全高效使用提供保障.荷电状态(SOC)无法直接测量得到,电池管理系统的主要任务是准确、可靠地估计电池的SOC.为了估计电池的SOC,选择一阶电阻电容(RC)等效电路模型描述电池的外特性,模型参数中包含开路电压(OCV),通过渐消记忆递推最小二乘法(FFRLS)辨识模型参数,再用SOC-OCV模型实时计算.使用马里兰大学高级生命周期工程研究中心(CALCE)电池组提出的镍钴锰酸锂(LNMC)/石墨电池在动态应力测试(DST)和北京动态应力测试(BJDST)工况下的数据检验算法,结果表明,SOC估计误差在DST工况下不超过3.4190%,在BJDST工况下不超过4.2335%,实现了SOC的在线估计.

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来源
《上海交通大学学报》 |2020年第12期|1340-1346|共7页
作者
陈玉珊; 秦琳琳; 吴刚; 毛俊鑫;
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作者单位

中国科学技术大学信息科学技术学院;

合肥230026;

天津恒天新能源汽车研究院有限公司汽车电子与电源系统研究所;

天津300451;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TM9;
关键词
递推最小二乘法; 荷电状态; 在线估计; 电动汽车;

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