Joint estimation of state of charge and state of health for lithium‐ion battery based on dual adaptive extended Kalman filter

荷电状态 卡尔曼滤波器 扩展卡尔曼滤波器 电池(电) 健康状况 递归最小平方滤波器 控制理论(社会学) 残余物 锂离子电池 计算机科学 工程类 算法 自适应滤波器 功率(物理) 人工智能 物理 控制(管理) 量子力学
作者
Jiabo Li,Min Ye,Kangping Gao,Xinxin Xu,Meng Wei,Shengjie Jiao
出处
期刊:International Journal of Energy Research [Wiley]
卷期号:45 (9): 13307-13322 被引量:41
标识
DOI:10.1002/er.6658
摘要

Lithium-ion batteries (LIBs) are widely used in electric vehicles due to its high energy density and low pollution. As the key monitoring parameters of battery management system (BMS), accurate estimation of the state of charge (SOC) and state of health (SOH) can promote the utilization rate of battery, which is of great significance to ensure the safe use of LIBs. In this paper, a novel dual Kalman filter method is proposed to achieve simultaneous SOC and SOH estimation. This paper improves the estimation accuracy of SOC and SOH from the following four aspects. Firstly, the widely used equivalent circuit model is established as the battery model in this paper, and the forgetting factor recursive least squares (FFRLS) method is applied to identify the model parameters. Secondly, two kinds of single-variable battery states are established to analyze the influence of OCV-SOC curve and battery capacity on SOC estimation. Based on this, an error model is proposed combined with Kalman filter to achieve better estimation results of SOC and SOH. Besides, to promote the accuracy of SOC estimation, based on the error innovation sequence (EIS) and residual innovation sequence (RIS), the improved dual adaptive extended Kalman filter (IDAEKF) algorithm based on dynamic window is proposed. Finally, the superiority of the proposed model is verified under different cycles. Experimental results show that the estimation error of SOC and SOH is controlled within 1%.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
GQ完成签到 ,获得积分20
刚刚
火星上的穆完成签到,获得积分10
1秒前
传奇3应助冷傲火龙果采纳,获得10
1秒前
贾茗宇完成签到,获得积分10
1秒前
bian发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
Picopy完成签到,获得积分10
2秒前
科研通AI5应助jerryang采纳,获得10
2秒前
华仔应助生动十八采纳,获得10
3秒前
3秒前
小杭76应助简单如容采纳,获得10
3秒前
4秒前
liangzai发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
Akim应助珍珍采纳,获得10
4秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
4秒前
FashionBoy应助任性醉山采纳,获得10
5秒前
5秒前
134345发布了新的文献求助10
6秒前
科研通AI5应助山水之乐采纳,获得10
6秒前
LPH发布了新的文献求助10
6秒前
哈哈发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
xx发布了新的文献求助10
8秒前
cherish发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
久久丫完成签到 ,获得积分10
12秒前
12秒前
13秒前
外外完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
die发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
14秒前
ccalvintan发布了新的文献求助10
15秒前
孤独大娘发布了新的文献求助10
15秒前
111发布了新的文献求助10
15秒前
贾茗宇发布了新的文献求助10
15秒前
健康的妙菱完成签到,获得积分10
16秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Zeolites: From Fundamentals to Emerging Applications 1500
International Encyclopedia of Business Management 1000
Encyclopedia of Materials: Plastics and Polymers 1000
Architectural Corrosion and Critical Infrastructure 1000
Early Devonian echinoderms from Victoria (Rhombifera, Blastoidea and Ophiocistioidea) 1000
Hidden Generalizations Phonological Opacity in Optimality Theory 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4934228
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4202186
关于积分的说明 13056265
捐赠科研通 3976412
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2178969
邀请新用户注册赠送积分活动 1195288
关于科研通互助平台的介绍 1106655