卡尔曼滤波在蓄电池SOC估计中的高精度应用
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更新于2024-08-11
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"滤波技术在蓄电池SOC估计中的应用 (2013年)"
本文深入探讨了如何使用滤波技术改进蓄电池的荷电状态(SOC)估计,以解决精度不足和实时性差的问题。作者邓正宏、周岩和高向阳来自西北工业大学自动化学院,他们提出了一种基于卡尔曼滤波的SOC估计方法。
首先,文章建立了一个蓄电池的等效电路模型,该模型能够模拟蓄电池的容量和伏安特性。这个模型是估计的基础,因为它能够反映出蓄电池内部的动态行为。接着,利用这个模型,作者们构建了蓄电池的状态方程,并选择了SOC作为内部状态变量。状态方程结合了终端电压的测量值,通过卡尔曼滤波技术,能够得出SOC的最优递归解。
卡尔曼滤波是一种统计滤波算法,适用于处理随机过程中的噪声干扰,尤其适合在存在不确定性的情况下估计系统的状态。在这个应用场景中,它有助于减小测量误差和积分效应,从而提高SOC的估计精度。
文章进一步通过真实蓄电池放电数据对所提方法进行了验证。实验结果显示,该方法在提高估计精度的同时,也改善了实时显示效果。与传统的电流积分法、开路电压法和阻抗谱分析法相比,该方法在处理非线性特性和噪声方面具有显著优势。
电流积分法虽然简单,但在长时间使用后累积误差较大,且未考虑损失电流对SOC的影响。开路电压法依赖于耗时的电压测量,而阻抗谱分析虽能揭示电化学过程,但实施复杂。相比之下,卡尔曼滤波技术为解决这些问题提供了一种有效途径。
滤波技术在蓄电池SOC估计中的应用,对于提升能源管理系统性能、延长蓄电池寿命、增强系统安全性与可靠性具有重要意义。这项工作不仅在理论上有重要贡献,也为实际工程应用提供了有价值的参考。
2024-05-17 上传
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