%0 Journal Article
%T 锂离子电池荷电状态预测方法研究
%A 李司光
%A 张承宁
%J 北京理工大学学报
%D 2012
%X 针对电动汽车锂离子动力电池组能量管理中的荷电状态(SOC)预测问题,提出一种根据SOC及电流(SOC-I)计算库仑效率的方法,并建立电池SOC、充放电电流及充放电库仑效率的关系.以无迹卡尔曼滤波(UKF)算法为基础,采用自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法预测电池SOC,并将提出的库仑效率计算方法与UKF算法相结合构造了SOC-I-AUKF算法,该算法在预测过程中不断调整库仑效率、系统噪声协方差以及量测噪声协方差,以实现系统状态最优化预测.实验结果表明,SOC-I-AUKF算法有较好的SOC预测效果,与UKF算法相比,其SOC预测绝对误差、相对误差和平均误差水平都有显著提高.
%K 锂离子电池
%K 荷电状态(SOC)
%K 库仑效率
%K 自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)
%U http://journal.bit.edu.cn/zr/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20120204&flag=1