摘要
本发明公开了一种储能电池状态在线监测方法及系统,属于电池管理技术领域。本发明通过构建精确的安时模型和容量模型,为电池状态的评估提供了坚实的基础。通过引入双扩展卡尔曼滤波方法,其中EKF1和EKF2模块相互迭代,利用AMPSO动态调整Q、R矩阵,有效提高了对电池状态的监测精度,不仅能够实时捕捉电池的动态变化,还能准确估算电池的剩余容量、内阻等关键参数,为电池的健康管理和维护提供了有力支持。
技术关键词
储能电池
协方差矩阵
扩展卡尔曼滤波
等效电路模型
状态在线监测系统
方程
电池容量预测
系统噪声
电池管理技术
极值
电流值
变量
观测噪声
模块
误差
动态
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参数
协方差矩阵
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旋转取样器
气体成分传感器
烟气
实时数据
轨迹预测模型
算法验证方法
鲁棒性
蒙特卡罗算法
定义
盆底
数据挖掘方法
模式集成方法
数据挖掘系统
Pearson相关系数
近邻传播聚类算法
估计方法
高阶累积量
样本
数据