基于卡尔曼滤波的锂离子电池的SOC状态评估任务书
2020-02-18 17:32:01
1. 毕业设计(论文)主要内容:
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随着电动汽车的发展以及新能源的大规模接入电网,作为储能单元的锂离子电池应用也越来越广泛,市场规模也在不断增长。锂电池在使用过程中,对于其荷电状态(state of charge, soc)的准确估计非常重要,因为soc直接关系到电池安全使用。基于此,本课题将开展采用卡尔曼滤波的方法进行锂离子电池的soc状态评估研究:
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了解锂离子电池模型;
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翻译与本课题相关的英文资料(不少于5000中文字符);
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查阅文献资料,撰写开题报告(不少于5000中文字符);
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熟悉锂离子的电路模型及卡尔曼滤波的工作原理;
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1-4周,查阅国内外相关资料,做好阅读笔记,做好外文翻译,并做好开题报告;
5-8周,了解锂离子的电池模型;了解卡尔曼滤波器的工作原理,建立基于卡尔曼滤波的锂离子电池soc估算数学模型;
9-12周,编写、搭建基于卡尔曼滤波的锂离子电池soc估算程序及模型并仿真;
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[1] 张东华,马燕,陈斯琪,朱国荣,陈伟. 锂电池模型参数估计与荷电状态估算研究. 武汉理工大学学报[j]. 2015, vol. 37, no: 179~182.
[2] 高明煜,何志伟,徐杰,“基于采样点卡尔曼滤波的动力电池 soc 估计”,电工技术学报,2011
[3] 曾求勇. 动力客车蓄电池组soc监测评估及应用研究 [j]., 2015 (6).
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