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锂离子电池荷电状态估计
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2018-01-19
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锂离子电池作为20世纪90年代研发推出的新型储能元件，应用场合已十分广泛，如便携式电子设备、新能源汽车、储能电源、军事航空领域等。近年来，电动汽车技术发展迅速，但电动汽车的电池管理系统（ Battery Management System，BMS）技术还不成熟。BMS需要准确实时地估测动力电池组的荷电状态（State of Charge，SOC），保证SOC维持在合理的范围内，防止由于过充电或过放电对电池造成损伤。而对功率状态（ State of Power，SOP）的了解，则可让电池在最大限度进行能量交换时保证电池的寿命。
为了能够准确估计锂离子电池的荷电状态（ SOC），同时对电池实际可用的最大充、放电功率进行预测，在研究电池充、放电过程中的滞回现象的基础上，建立基于电压滞回特性的二阶RC等效电路模型。为了避免因噪声统计特性造成的误差，将Hoo滤波算法应用到锂离子电池的SOC估计中，减少了估计过程中的模型误差和算法误差，提高了估计的鲁棒性。将电池电压、电流和SOC的估计值作为联合约束条件预测锂离子电池实际可用的最大充、放电功率，对电池做脉冲充、放电实验，实验分析表明，与混合脉冲功率特性（ HPPC）测试方法相比，联合约束算法提高了预测电池功率的准确性。
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