在matlab/simulink库里搭建二阶RC电池模型,利用安时积分法对其进行估算,参数可用lookup table可调
基于深度强化学习卡尔曼滤波锂离子电池 SOC 估计.pdf
2021-12-04 11:01:36 739KB 算法 互联网 资源
针对全钒液流电池的荷电状态(SOC)估计精度低、估计成本较高等问题,提出一种基于递推最小二乘算法(RLS)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF)相结合的估计方法.该方法通过RLS算法辨识所建立的钒电池数学模型参数,通过EKF算法估计钒电池的SOC,将二者结合实现电池参数发生变化时准确估计钒电池的SOC.以5kW/ 30kWh的钒电池为对象,应用所提出的算法实现钒电池的SOC估计.结果表明,该算法可以准确估计钒电池的SOC,且可节省额外增加单片检测电池测量SOC的费用.
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nasa电池实验数据集.mat 格式Description: Experiments on Li-Ion batteries. Charging and discharging at different temperatures. Records the impedance as the damage criterion. The data set was provided by the Prognostics CoE at NASA Ames.
2021-11-12 18:04:43 174.12MB 数据集 寿命预测 soc估计
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电池剩余电量SOC估计
2021-10-21 10:30:47 352KB SOC
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本模型包括: 锂离子电池测试数据 锂离子电池等效电路模型参数辨识数据 等效电路模型 UKF SOC估计算法 老化估计算法 电池参数库 本模型适合对锂离子电池建模和状态估计的学习
2021-10-13 12:01:26 2.17MB 锂电池建模 matlab SOC 电池老化估计
采用自适应卡尔曼滤波方法,基于锂离子动力电池的等效电路模型,在未知干扰噪声环境下,在线估计电动汽车锂离子动力电池荷电状态(SOC)。
2021-09-25 16:42:23 372KB 自适应 卡尔曼滤波 SOC估计
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基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的锂电池荷电状态(SOC)估计,里面包含自己所做实验得到的锂电池系统参数(二阶RC等效电路模型各参数),并且通过UDDS工况仿真验证UKF算法的精度。需要各种误差图,可自行修改代码。
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磷酸铁锂电池组SOC估计算法研究
2021-05-07 20:36:49 12.38MB SOC
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锂电池模型建立、参数辨识与验证、SOC估计采用扩展卡尔曼滤波(EKF),使用了两种方式实现: 1. Simulinks(EKF only) 2. 脚本(包含EKF和UKF)
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