文献类型：期刊文章

作　　者：封居强[1,2] 孙亮东[1] 蔡峰[2] 伍龙[1] 卢俊[3]

FENG Juqiang;SUN Liangdong;CAI Feng;WU Long;LU Jun(School of Mechanical and Electrical Engineering,Huainan Normal University,Huainan Anhui 232038,China;State Key Laboratory of Mining Response and Disaster Prevention and Control in Deep Coal Mines,Anhui University of Science and Technology,Huainan Anhui 232001,China;Huainan Institution of Coal Mining Electronic Technology,Huainan Anhui 232002,China)

机构地区：[1]淮南师范学院机械与电气工程学院,安徽淮南232038 [2]安徽理工大学深部煤矿开采响应与灾害防控国家重点实验室,安徽淮南232001 [3]淮南市矿用电子技术研究所,安徽淮南232002

出　　处：《电源技术》

基　　金：安徽省高校自然科学研究重点项目(KJA2020A0640);安徽省高校协同创新项目(GXXT-2020-057);淮南市科技局科技计划项目(2021A249);淮南师范学院科研创新团队(XJTD202009)。

年　　份：2022

卷　　号：46

期　　号：11

起止页码：1270-1274

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：电池的荷电状态(SOC)是电池管理系统(BMS)的重要指标,然而锂离子电池是一个具有复杂性噪声特点的非线性动态系统,精准估计SOC十分困难。针对无迹卡尔曼滤波(UKF)估计SOC时受模型精度和系统噪声预定变量影响较大问题,基于改进的PNGV模型提出一种两次非线性变换预测系统闭环端电压方法,采用动态函数提高卡尔曼增益,从而提高SOC估计精度和效果。通过充放电混合动力脉冲能力特性(HPPC)和混合放电比实验验证可得该方法具有良好的估计效果,在电压和电流变化剧烈的条件下,平均绝对误差为0.11%,精度相对提高了58%,均方根误差为0.15%,稳定性相对提高了63%。

关 键 词：锂离子电池 双无迹变换  无迹卡尔曼滤波 电池荷电状态

分 类 号：TM912]