【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种基于灰色扩展卡尔曼滤波算法用于估算锂离子电池SOC的方法，包括步骤：首先通过灰色预测模型，预测当前时刻电池模型极化电压和SOC状态量的先验估算值，替代扩展卡尔曼滤波算法中Jacobian矩阵；然后利用扩展卡尔曼滤波算法通过观测值对先验估算值进行更新、修正得当前时刻锂离子电池SOC估算值。本专利技术为电动汽车电池管理系统提供了一种锂离子电池SOC估算方法，能提高锂离子电池SOC估算精度。【专利说明】一种基于灰色扩展卡尔曼的锂离子电池 SOC估算方法
本专利技术属于锂离子电池
，更为具体地讲，是涉及一种锂离子电池的SOC估 算方法。
技术介绍
： 动力电池作为电动汽车的主要储能装置，是电动汽车发展的核心部件。锂离子电 池因其能量密度大、循环寿命长、自放电低等特点，已经成为电动汽车动力电池的主攻方 向。 电池荷电状态（State of Charge，S0C)是电池状态的一个重要指标。准确在线估 计SOC能有效防止电池过充过放、提醒用户及时充电、及时更换电池等，同时还能节约电池 成本，延长电池使用寿命，并为电动汽车整车控制提供依...
【技术保护点】
一种基于灰色扩展卡尔曼算法的锂离子电池SOC估算方法，将灰色预测模型和扩展卡尔曼滤波算法融合，通过灰色预测模型预测当前时刻锂离子电池极化电压和SOC状态先验估算值，再通过观测值对其进行更新、修正，进行锂离子电池SOC估算，其特征在于，基于灰色扩展卡尔曼算法估算锂离子电池SOC方法的包含以下步骤：(1)基于锂离子电池一阶RC模型，通过建立锂离子电池的数学模型，得到电池系统状态空间方程和系统观测方程，具体为：设电池荷电状态SOC和RC网络极化电压U1为系统状态量，电池端电压Ut为观测量，根据SOC定义，以安时法和锂离子电池一阶RC模型建立锂离子电池各时刻极化电压和SOC状态空间...
【技术特征摘要】
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