一种基于非线性卡尔曼滤波的电池SOC状态估计方法
公开
摘要
本发明提出了一种基于非线性卡尔曼滤波的电池SOC状态估计方法，通过建立电池模型，以电池的SOC与极化电压作为状态变量，电池的输出电压为输出变量建立电池的状态空间表达式，通过比例修正采样一系列与状态方程中每个k时刻的原状态量SOC具有相同统计特性的点集来表示状态变量的分布特性，并通过非线性函数的传递，利用加权统计线性回归技术来近似后验均值和方差，可以保证方差的半正定和解决采样非局部的问题；最后，通过神经网络算法，对SOC的输出结果做出修正，进一步提高了SOC估计精度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于非线性卡尔曼滤波的电池SOC状态估计方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114295987A
申请号 ：
CN202111657334.2
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
于淼杨帆徐宏朱重希胡遨洋顾春雷蒋孜律花志伟李鑫
申请人 ：
浙江大学;国网浙江省电力有限公司桐乡市供电公司
申请人地址 ：
浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
代理机构 ：
杭州求是专利事务所有限公司
代理人 ：
邱启旺
优先权 ：
CN202111657334.2
主分类号 ：
G01R31/3842
IPC分类号 ：
G01R31/3842
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01R
测量电变量；测量磁变量
G01R31/3842
•••基于组合电压和电流的测量
法律状态
2022-04-08 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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