基于高斯过程回归的UKF锂离子电池SOC估计

魏孟; 李嘉波; 李忠玉; 叶敏; 徐信芯

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基于高斯过程回归的UKF锂离子电池SOC估计

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高精度的电池荷电状态估计是电动汽车电池管理系统的关键技术之一,其估计精度直接影响能量管理效率和汽车的续航里程.传统的滤波方法基于模型来估计电池SOC,但难以建立锂离子电池精确的数学模型.针对此问题,提出一种基于高斯过程回归的无迹卡尔曼滤波(UKF)锂离子电池SOC估计方法,使用高斯过程回归在有限的训练数据下建立等效电路模型的测量方程,在UKF和高斯过程回归之间建立关联.该模型能够充分联合利用现有实验数据和被预测实时状态数据,实现SOC估计.结果表明,与传统UKF相比,基于高斯过程回归的UKF算法具有较高精确性.

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来源
《储能科学与技术》 |2020年第4期|1206-1213|共8页
作者
魏孟; 李嘉波; 李忠玉; 叶敏; 徐信芯;
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作者单位

长安大学公路养护装备国家工程实验室陕西西安 710064;

长安大学公路养护装备国家工程实验室陕西西安 710064;

河南省高远公路养护技术有限公司河南新乡 453000;

长安大学公路养护装备国家工程实验室陕西西安 710064;

长安大学公路养护装备国家工程实验室陕西西安 710064;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类化学电源、电池、燃料电池;
关键词
动力电池; 荷电状态; 高斯过程回归; UKF;

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