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卡尔曼滤波的方法计算SOC
资料介绍
一种电动车用蓄电池荷电状态（SOC）估计及实现方法属电动汽车智能信息处理技术领域。本方法用基于安时计量法的电池荷电状态方程，以及电池负载电压的量测方程所构成的电池的状态空间方程，再用改进的扩展卡尔曼滤波方程计算来获得电池的荷电状态。本发明的优点是具有很强的自适应性，可以消除SOC的初始误差，提高误差的收敛或减小速度，同时可以修正电池由于自放电所引起的SOC的变化，本方法适用于电池单体、模块和电池组的SOC估计。
随着人类环保意识的日渐强烈，汽车领域中越来越多的人将目光投到了零排放的电动车辆上。电池作为电动汽车的主要或辅助动力源，是电动汽车的关键组成部分。如何合理使用电池，充分利用电池中的能量，延长电池的使用寿命是电动汽车及混合动力汽车进一步发展中所必须解决的问题。SOC估计对于电动汽车的作用就像油量计对于内燃机汽车的作用。与内燃机汽车油箱不同的是，电池功率提供能力随着电池SOC的变小发生衰减；电池放电倍率越大，放出电量越少；在判断电池是否充满和放空时，没有像油量计那样清晰准确的判据；电池的容量随着温度、循环工作次数发生变化；过充和过放会极大损害电池性能，所以电池SOC估计远比油量计复杂。从充分发挥电池能力和提高安全性两个角度来讲，SOC的准确估计是实现电池高效管理的关键因素，同时SOC的准确估计也是进行能量管理策略研究的基础，是电动汽车的关键技术之一，因此提高SOC的估计精度并提高算法的实用性具有很高的理论价值及实际意义。
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