本發(fā)明公開了基于遺傳算法改進的雙卡爾曼濾波的
鋰電池SOC估計方法,包括:建立鋰電池等效電路模型和動態(tài)系統(tǒng)方程;進行鋰電池的OCV測試,將測試數(shù)據(jù)進行擬合得到開路電壓與SOC的關(guān)系曲線;利用遺傳算法對鋰電池等效電路模型中參數(shù)辨識過程進行優(yōu)化,得到最優(yōu)辨識參數(shù);根據(jù)鋰電池等效電路模型建立雙卡爾曼濾波器離散非線性系統(tǒng)方程,利用最優(yōu)辨識參數(shù)以及鋰電池的端電壓、電流進行雙卡爾曼濾波器迭代。本發(fā)明的鋰電池SOC估計方法用實數(shù)編碼遺傳算法辨識得到最優(yōu)化模型參數(shù),最優(yōu)化模型的電壓輸出特性與電池的實際電壓輸出特性基本吻合,具有較高的辨識精度,再將辨識后的參數(shù)代入雙卡爾曼濾波進行SOC預測,大大提高了估計模型的準確性。
聲明:
“基于遺傳算法改進的雙卡爾曼濾波的鋰電池SOC估計方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)