【摘 要】
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扩展卡尔曼滤波算法(EKF)是分析电池SOC估计的有效工具,对于非线性系统具有良好的估计结果。但在实际情况下,测量噪声的模型不再是0均值白噪声,导致预测结果有较大误差。提出
【机 构】
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太原理工大学电气与动力工程学院,西安电子科技大学电子工程学院
【基金项目】
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工信部通信软科学研究课题(2018-R-21)
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扩展卡尔曼滤波算法(EKF)是分析电池SOC估计的有效工具,对于非线性系统具有良好的估计结果。但在实际情况下,测量噪声的模型不再是0均值白噪声,导致预测结果有较大误差。提出利用滚动时域(MHE)算法与扩展卡尔曼滤波算法结合,采用滚动时域窗口的思想,综合前N个时刻的窗口信息来估计当前的SOC。通过建立到达函数并加入M估计器替代测量误差,将预测问题转化为优化问题,并根据EKF的求解思想给出了近似最优解。实验仿真证明,该算法可以有效提高SOC的估计精度。
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