基于改进AO-EKF算法的锂离子电池荷电状态估计方法

AITNT
正文
推荐专利
基于改进AO-EKF算法的锂离子电池荷电状态估计方法
申请号:CN202510572729
申请日期:2025-05-06
公开号:CN120085181A
公开日期:2025-06-03
类型:发明专利
摘要
本申请公开了基于改进AO‑EKF算法的锂离子电池荷电状态估计方法,涉及锂离子电池,估计方法包括:建立锂离子电路等效模型,得到与电路等效模型对应的离散化状态方程以及端电压观测方程,并通过开展不同的电池特性试验,对电路等效模型内的参数进行辨识;引入Tent混沌映射初始化天鹰优化算法种群,且设定天鹰优化算法种群搜索策略的动态切换条件,进而结合参数辨识后的电路等效模型,对EKF算法过程中系统的噪声协方差矩阵和观测协方差矩阵进行优化;基于优化后的噪声协方差矩阵和观测协方差矩阵,优化得到状态向量更新方程和误差协方差更新方程,以输出最终的SOC估计值。该方法可以提高锂离子SOC的精确度,避免了因环境变化和电池特性变化导致的估计误差。
技术关键词
EKF算法 协方差矩阵 方程 策略 电路 电池测试平台 噪声 动态 参数 非线性系统 估计误差 估计方法 电池系统 锂离子电池 电压
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号