【摘 要】
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储能电站中需要准确地掌握蓄电池组充电、放电两种在线工作状态的实时荷电状态（SOC），针对这一工程应用背景，通过改进的蓄电池电路模型，联合修正的E—SOC关系，分充电和放电两个状态，
【机 构】
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广西科技大学电气与信息工程学院,深圳普禄科智能检测设备有限公司
【基金项目】
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广西自然科学基金(桂科自0991067);北京三一重工盾构机基础研发资助
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储能电站中需要准确地掌握蓄电池组充电、放电两种在线工作状态的实时荷电状态（SOC），针对这一工程应用背景，通过改进的蓄电池电路模型，联合修正的E—SOC关系，分充电和放电两个状态，建立了Kalman滤波器状态空间方程，运用Kalman滤波算法，实现了恒温下对储能电站蓄电池组充放电状态实时SOC的优化估计．实验仿真结果表明：本方法合理简单，符合储能电站蓄电池组对SOC估计的精度要求，具有很强的工程实用性．
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