基于结合改进的粒子群算法的扩展卡尔曼滤波SOC估算方法
摘要:
本发明属于电动汽车电池管理技术领域,涉及基于结合改进的粒子群算法的扩展卡尔曼滤波SOC估算方法。该方法以对锂电池SOC值的精确估算为目标,提出一种结合改进粒子群算法的卡尔曼滤波算法,通过在EKF算法时间更新和状态更新的基础上加入改进的粒子群算法进行噪声协方差矩阵寻优,从而提高了估算精度。建立Thevenin等效电路模型在一定程度上弥补了内阻模型无法表征锂电池动态特性的缺点,并加入两个RC回路来表征电池内部的极化反应,具有更好的表征效果,在此模型的基础上运用扩展卡尔曼滤波算法实现锂离子电池SOC估算模型的建立和SOC值的数学迭代运算。
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