-
公开(公告)号：CN117907837A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410027775.1
申请日：2024-01-08
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/388 , G06F17/11
Abstract: 本申请公开了一种基于卡尔曼滤波的电池SOC与SOE联合估计方法，该方法通过构建电压修正因子对简化P2D模型进行修正，并基于修正后的简化P2D模型联合自适应扩展卡尔曼滤波算法建立系统的状态方程及观测方程，修正后能够提高状态方程观测方程的计算结果精度，进一步地，通过联合自适应扩展卡尔曼滤波算法对修正后的状态方程和修正后的观测方程进行迭代计算，以确定电池SOC和电池SOE，不仅能够同时得到电池SOC和电池SOE，提高电池状态量的预测效率，并且由于自适应扩展卡尔曼滤波算法能够进行动态预测，从而不断优化电池SOC和电池SOE的估计值，进而提高电池SOC和电池SOE的估计精度。
Search Results
1
records
(took 0.019 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
