基于扩展卡尔曼滤波算法的电池SOC估算方法及装置
基本信息
| 申请号 | CN202010284580.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111474481A | 公开（公告）日 | 2020-07-31 |
| 申请公布号 | CN111474481A | 申请公布日 | 2020-07-31 |
| 分类号 | G01R31/367(2019.01)I | 分类 | - |
| 发明人 | 王立;熊磊;严哲清;汪林军 | 申请（专利权）人 | 深圳龙电埃瑞斯新能源有限公司 |
| 代理机构 | 深圳市精英专利事务所 | 代理人 | 巫苑明 |
| 地址 | 518000广东省深圳市宝安区新安街道兴东社区67区中粮创智厂区1栋401 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及基于扩展卡尔曼滤波算法的电池SOC估算方法及装置；其中，方法，包括：对待估计电池参数向量，及待估计电池参数向量的误差协方差矩阵进行初始化；根据状态方程计算一步预测参数向量和预测误差协方差矩阵；根据一步预测参数向量计算坐标变换矩阵；根据预测误差协方差矩阵、坐标变换矩阵并结合观测方程，计算卡尔曼增益；根据卡尔曼增益，更新参数向量及误差协方差矩阵，以获得电池SOC参数。本发明利用预测向量计算坐标变换矩阵的对角线元素值，计算卡尔曼滤波增益，进而更新参数向量估计值及其对应的误差协方差矩阵，具有较快的收敛速度和较高的估计精度，可有效提高电池SOC估计性能。 |
