[논문]SOC Estimation of Modular Lithium Battery Pack Based on Adaptive Kalman Filter Algorithm

Cai, Zhi Duan; Xu, Jing Yun; Yue Sun, Xiao; Quan, Li Di

doi:10.1088/1742-6596/1345/4/042069

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SOC Estimation of Modular Lithium Battery Pack Based on Adaptive Kalman Filter Algorithm 원문보기

Journal of physics. Conference series, v.1345, 2019년, pp.042069 -

Cai, Zhi Duan , Xu, Jing Yun , Yue Sun, Xiao , Quan, Li Di

Abstract ▼ AI-Helper

AbstractLithium battery state of charge (SOC) is a core parameter in battery management systems. In order to suppress the influence of noise characteristics on the accuracy of SOC estimation, this paper proposes an adaptive kalman filter (AKF)algorithm with variable noise variance based on the battery equivalent circuit model. In order to improve the accuracy of SOC estimation, the algorithm estimates the noise variance online and applies the noise variance estimation to kalman filter iteration process. Aiming at the modular structure of the battery pack, a segmentation variable weighting coefficient algorithm is proposed to estimate the SOC value of the entire battery pack. Based on the simulation platform of matlab, this paper carries out experimental verification and analysis. The results demonstrate the effectiveness and superiority of the algorithm.

참고문헌 (14)

Chinese Journal of Scientific Instrument Zh 37 1441 2016

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Proceedings of the CSEE Kexin 32 19 2012
Journal of Ordnance Equipment Engineering Yu 37 147 2016
TRANSACTIONS OF CHINA ELECTROTECHNICAL SOCIETY Yi 32 108 2017
Optics and Precision Engineering Tong 20 2308 2012 10.3788/OPE.20122010.2308

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Journal of Shang Hai Jiao Tong University Hong wei 40 1000 2006

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CIESC Journal Lixia 70 599 2019
Chinese Journal of Power Sources Li-yong 40 1874 2016

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China Mechanical Engineering Youqun 26 394 2015
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Applied Energy Yinjiao 113 106 2014 10.1016/j.apenergy.2013.07.008

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