基于CSO-AUKF的锂电池SOC估算方法
作者机构：湖北文理学院湖北隆中实验室 湖北文理学院纯电动汽车动力系统设计与测试湖北省重点实验室
出 版 物：《重庆交通大学学报(自然科学版)》 (Journal of Chongqing Jiaotong University(Natural Science))
年 卷 期：2024年
基 金：襄阳市科技计划项目(2023AAA001) 湖北省优势特色学科群开放基金项目(XKQ2022008)
主 题：车辆工程 锂电池汽车 荷电状态(SOC) 猫群(CSO)算法 自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法
摘 要：电池荷电状态(SOC)估算是电池管理系统(BMS)的关键技术之一。针对锂电池提出了一种基于猫群(CSO)算法和自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法相结合的电池SOC估算方法；建立了基于二阶RC等效电路模型的锂电池状态方程，采用CSO算法提高电池辨识精度，联合AUKF算法对SOC进行估算；基于混合脉冲功率测试工况(HPPC)和间歇恒流放电工况下的数据对该方法有效性进行了验证。结果表明：基于CSO-AUKF估算，SOC最大误差小于1.64%，估算精度及稳定性均好于遗传算法。
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