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申请/专利权人：弘正储能(上海)能源科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于FFRLS‑AEKF联合估算电化学储能系统SOC，包括电池模型和电池模型参数，其特征在于：包括参数辨识模块和SOC估算模块，所述参数辨识模块用于采用遗忘因子递推最小二乘法对电池模型参数进行实时辨识；所述SOC估算模块用于采用自适应扩展卡尔曼滤波算法，结合电池模型参数辨识结果，实时估算电池的SOC值；本方案通过带遗忘因子递推最小二乘法能够有效提高电池参数辨识精度并参与在线实时辨识；遗忘因子递推最小二乘法的应用：利用遗忘因子递推最小二乘法对电池模型进行在线参数辨识，实现对电池内部参数的初步估计，提高了参数辨识的准确性，为电池管理系统BMS提供关键参数，实现对电池状态的准确监测和评估。
主权项：1.一种基于FFRLS-AEKF联合估算电化学储能系统SOC，包括电池模型和电池模型参数，其特征在于：包括参数辨识模块和SOC估算模块，所述参数辨识模块用于采用遗忘因子递推最小二乘法对电池模型参数进行实时辨识；所述SOC估算模块用于采用自适应扩展卡尔曼滤波算法，结合电池模型参数辨识结果，实时估算电池的SOC值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 弘正储能(上海)能源科技有限公司 一种基于FFRLS-AEKF联合估算电化学储能系统SOC
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