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申请/专利权人：国网天津市电力公司;国家电网有限公司;国网天津市电力公司城东供电分公司
摘要：本发明涉及一种基于变分贝叶斯中心差分卡尔曼滤波的电池状态估计方法，包括如下步骤：S1、根据电池特性建立Thevenin模型；S2、在经典卡尔曼滤波中引入中心差分变换建立中心差分卡尔曼滤波；S3、在步骤S2所述算法的基础上，按照QR分解和F‑范数计算误差协方差平方根，将状态变量和观测噪声协方差均作为待估变量，经由变分贝叶斯理论实现虚拟噪声补偿，估计二者的联合后验分布；S4、构建变分贝叶斯中心差分卡尔曼滤波，模拟电动汽车的标准测试工况，将所测电池电压电流输入算法，得到SOC估计结果。本发明能够解决锂离子电池SOC估计过程中难以处理的未知噪声统计问题。
主权项：1.一种基于变分贝叶斯中心差分卡尔曼滤波的电池状态估计方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、根据电池特性建立Thevenin模型，根据电路定律及实验拟合得到电池端电压表达式，辨识得到电池模型参数；S2、基于步骤S1所建立的Thevenin模型，选定各变量，将模型嵌入卡尔曼滤波，建立状态空间方程，推导SOC估计的预测和校正过程，在经典卡尔曼滤波中引入中心差分变换建立中心差分卡尔曼滤波；S3、在步骤S2所述算法的基础上，按照QR分解和F-范数计算误差协方差平方根，将状态变量和观测噪声协方差均作为待估变量，经由变分贝叶斯理论实现虚拟噪声补偿，估计二者的联合后验分布；S4、整合步骤S3所述误差协方差平方根计算方法及变分贝叶斯理论，沿用步骤S2所选定变量，构建变分贝叶斯中心差分卡尔曼滤波，模拟电动汽车的标准测试工况，将所测电池电压电流输入算法，得到SOC估计结果。
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权利要求：
百度查询： 国网天津市电力公司 国家电网有限公司 国网天津市电力公司城东供电分公司 基于变分贝叶斯中心差分卡尔曼滤波的电池状态估计方法
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