电池管理系统是电动汽车的重要组成部分之一,而对于电池荷电状态的精确预测和估计是电池管理系统的最重要的性能指标之一。考虑电池老化、极化、滞后现象等因素,在基于卡尔曼滤波法以及安时计量法的基础之上,提出了一种改进的复合模型SO...电池管理系统是电动汽车的重要组成部分之一,而对于电池荷电状态的精确预测和估计是电池管理系统的最重要的性能指标之一。考虑电池老化、极化、滞后现象等因素,在基于卡尔曼滤波法以及安时计量法的基础之上,提出了一种改进的复合模型SOC(state of charge)算法,并将其应用于外插式混合动力电动汽车磷酸铁锂电池管理系统。研究结果表明,改进后的复合模型算法解决了传统的安时计量法难以准确估计,以及传统的卡尔曼滤波法对于系统要求偏高等缺点,进一步深化了电池管理系统的研究。展开更多
文摘电池管理系统是电动汽车的重要组成部分之一,而对于电池荷电状态的精确预测和估计是电池管理系统的最重要的性能指标之一。考虑电池老化、极化、滞后现象等因素,在基于卡尔曼滤波法以及安时计量法的基础之上,提出了一种改进的复合模型SOC(state of charge)算法,并将其应用于外插式混合动力电动汽车磷酸铁锂电池管理系统。研究结果表明,改进后的复合模型算法解决了传统的安时计量法难以准确估计,以及传统的卡尔曼滤波法对于系统要求偏高等缺点,进一步深化了电池管理系统的研究。
