内容概要:本文介绍了利用遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)和扩展卡尔曼滤波(EKF)进行锂电池荷电状态(SOC)联合估计的方法。首先,FFRLS用于在线辨识电池模型参数,如极化电阻和电容,通过引入遗忘因子使旧数据权重逐渐衰减,从而提高参数辨识的准确性。接着,EKF用于处理SOC的非线性估计,结合辨识得到的参数,通过状态预测和更新步骤实现精确的SOC估计。文中详细解释了算法的具体实现步骤,包括矩阵运算、雅可比矩阵计算以及参数初始化等问题。此外,还讨论了低温环境下算法的表现优化措施,如动态调整遗忘因子和加入参数变化率约束。 适合人群:从事电池管理系统研究和开发的技术人员,尤其是对锂电池SOC估计感兴趣的工程师和研究人员。 使用场景及目标:适用于需要精确估计锂电池SOC的应用场景,如电动汽车、储能系统等。主要目标是提高SOC估计的精度,减少误差,特别是在极端温度条件下。 其他说明:文中提供了详细的代码实现和参考文献,帮助读者更好地理解和应用该算法。建议读者结合实际数据进行调试和验证,确保算法的有效性和稳定性。
2025-05-17 13:37:38 1.22MB
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《Simulink仿真模型复现:锂离子电池SOC主动均衡控制策略研究与实现》,锂离子电池SOC主动均衡控制仿真模型的硕士论文复现:基于差值、均值和标准差的均衡算法研究与应用,Simulink锂离子电池SOC主动均衡控制仿真模型 硕士lunwen复现 锂离子电池组SOC均衡,多电池组均衡控制,双向反激变器均衡, 硕士lunwen复现,均衡算法基于差值、均值和标准差 有防止过放和过充环节 附参考的硕士lunwen“锂离子电池SOC估算与主动均衡策略研究” 默认2016版本。 ,锂离子电池SOC; 主动均衡控制; 仿真模型; 硕士论文复现; 均衡算法; 差值均衡; 均值均衡; 标准差均衡; 防止过放过充; 2016版本。,基于Simulink的锂离子电池SOC主动均衡控制模型复现:差值、均值与标准差均衡算法研究与应用
2025-05-03 22:19:05 82KB ajax
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内容概要:本文详细介绍了如何在Matlab Simulink中构建锂电池的2-RC等效电路模型,并利用扩展卡尔曼滤波(EKF)进行SOC(State of Charge)估算。首先,文章展示了如何使用Simulink中的电气元件搭建2-RC模型的基本结构,包括电压源、电阻和电容的连接方式。接着,深入探讨了模型参数的设定与辨识,特别是OCV(SOC)曲线的拟合及其在EKF中的应用。此外,文章还讨论了仿真过程中可能出现的问题及解决方案,如代数环问题、参数优化以及温度对模型参数的影响。最后,通过脉冲放电实验验证了模型的有效性和准确性。 适合人群:从事电池管理系统(BMS)开发的技术人员,尤其是对锂电池SOC估算感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:适用于需要精确估算锂电池剩余电量的应用场合,如电动汽车、便携式电子设备等。目标是提高SOC估算的精度,确保系统的可靠运行。 其他说明:文中提供了详细的代码片段和参数设置指南,帮助读者更好地理解和复现模型。同时,强调了实际应用中需要注意的细节,如温度补偿和参数优化,以提升模型的鲁棒性和实用性。
2025-04-20 19:12:07 179KB Matlab Simulink EKF 参数辨识
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基于DP动态规划的混合动力汽车,P2构型 1.车辆数据来源advisor。 2.电池SOC为电量维持型策略。 3.全程序包含逆向迭代和正向寻优过程。 4.DP可为后续mpc提供参考,也可将数据提取作为神经网络训练和规则作为参考。
2024-06-28 00:09:18 305KB 动态规划 神经网络
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共有144节锂离子电池,包含三种不同的SOC(0%SOC,50%SOC和100%SOC),在4种不同的温度(-40℃,-5℃,25℃,50℃)下进行了电池寿命测试。 1.-40℃,-5℃,25℃,50℃每种温度下分别有 12个电池。 2.每个温度的12个电池中,0%SOC,50%SOC和100%SOC,每种容量分别有4个。 3.144节电池分为三组,每组48个。48个电池每三周进行一次容量测试和阻抗测试;48个电池每三个月进行一次容量测试和阻抗测试;48个电池每6个月进行一次容量测试。 例如:电池PLN_51以C/2的CCCV充电速率进行初始容量测试。当当前电流降到C/100的速率以下时就会以C/2的速率放电以累计达到最大可适用容量。然后,在阻抗测试之后以相同的CCCV曲线对电池充满电。在下一步中,通过将累积容量计算到最大容量的一半,将电池放电至50%SOC。然后将电池存储在温度室中3周。三周后,取出电池进行容量和阻抗测试。
2024-06-08 18:05:28 249.48MB 数据集 Deeplearning
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卡尔曼滤波算法的锂电池SOC估算模型
2024-01-04 21:03:02 4.82MB 卡尔曼滤波算法
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AEKF_SOC_Estimation函数使用二阶RC等效电路模型(ECM)和自适应扩展卡尔曼滤波器(AEKF)估计电池的端电压(Vt)和荷电状态(SOC)。
2023-11-23 10:43:10 9.28MB 卡尔曼滤波算法 电池SOC估计
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光伏储能并网发电模型,根据储能电池SOC的工作区间,光伏有MPPT、恒功率输出两种控制方式,在电池健康工况下光伏处于MPPT模式,在电池处于极限工况下,光伏处于恒功率模式,通过boost连接到公共点,储能部分通过boost-buck双向变流器连接到公共点,逆变器模块化控制如图,核心思想控制公共直流母线电压不变。
2023-11-12 10:46:10 679KB
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磷酸铁锂电池SOC估算研究.doc
2022-12-11 09:19:06 1.55MB
使用simulink对锂电池进行建模,电池的参数随SOC的变化而变化,精度很高
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