基于改进EKF算法的锂离子电池SOC在线估计

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摘 要：锂离子电池因其能量密度高、自放电率低、污染小等优势，已经在储能电站领域得到广泛应用。针对锂离子电池各项状态预测，首先搭建二阶RC等效电路模型，然后采用带遗忘因子的递推最小二乘法（FFRLS）对模型参数进行辨识，提出一种基于自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）算法的SOC-SOH联合估计方法。在不同电池工况下进行对比验证，结果表明，与扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）相比，所提方法预测SOC和SOH的精确度和计算效率均有所提高，具有一定的实用价值。（剩余10074字）

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