【摘 要】
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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
【机 构】
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南京南瑞继保电气有限公司,江苏省南京市211102
【出 处】
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“紫金论电”2017智能电网保护和运行控制国际学术研讨会
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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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