张清明,王奔,文小康,张爽,陈亚菲.基于均值模型的电动叉车电池组荷电状态估计[J].电工技术,2020(17):1-4
基于均值模型的电动叉车电池组荷电状态估计
  
DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2020.17.001
中文关键词:  动力电池组  荷电状态  扩展卡尔曼滤波算法  模型参数辨识  联合估算
英文关键词:
基金项目:
作者单位
张清明 西南交通大学电气工程学院 
王奔 西南交通大学电气工程学院 
文小康 西南交通大学电气工程学院 
张爽 西南交通大学电气工程学院 
陈亚菲 西南交通大学电气工程学院 
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中文摘要:
      针对电动叉车的动力电池组荷电状态（SOC）的实时估计，考虑到电池存在的差异性，采用电池选型外部滤波过程，建立了二阶RC等效电路模型与电池组均值模型，并提出了FFRLS_EKF联合算法。运用带遗忘因子的最小二乘法（FFRLS）进行模型参数辨识，结合扩展卡尔曼滤波算法实现SOC估计。通过试验测试与MATLAB计算验证，结果表明开路电压（OCV）模型估计值与实际值的误差均值约为0.02 V，动力电池组SOC值与各单体电池均值的误差小于2%。该方法应用于电池组，可实现电池组内各单体电池的最大可用容量和荷电状态一致性估计。
英文摘要:
      
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