基于擴展卡爾曼濾波的動力電池SOC估計方法

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摘要： 針對卡爾曼濾波方法估計鋰離子電池荷電狀態(tài)（state of charge，SOC）誤差較大的問題，基于擴展卡爾曼濾波（extended Kalman filter，EKF）算法，建立鋰離子電池二階電阻電容（resistor capacitance，RC）電路模型，使用泰勒級數(shù)對非線性函數(shù)進行線性展開，采用MATLAB仿真估算動態(tài)應(yīng)力測試、城市循環(huán)、混合脈沖功率、脈沖工況4種不同工況對應(yīng)的動力電池SOC曲線，并與安時積分法估算的SOC曲線進行對比分析。（剩余7497字）