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Application Error Analysis of SOC Estimation of Pure Electric Vehicles Based on Kalman Signal Big Data AlgorithmAnálisis de Errores de Aplicación de la Estimación SOC de Vehículos Eléctricos Puros Basado en el Algoritmo de Datos Masivos de Señal de Kalman

Resumen

La estimación del estado de carga de un paquete de baterías de energía de un vehículo eléctrico puro es uno de los contenidos importantes del sistema de gestión de baterías. Mejorar la precisión de la estimación del SOC de los paquetes de baterías es beneficioso para aprovechar al máximo su rendimiento y prevenir la sobrecarga y descarga de una sola batería. En la actualidad, el método integral de amperios-hora de voltaje de circuito abierto se utiliza tradicionalmente para estimar el valor del SOC del paquete de baterías; sin embargo, este método de estimación no es lo suficientemente preciso para corregir el valor inicial de SOC y no puede resolver el problema del error de integración temporal entre esta corrección y la próxima corrección. En cuanto al rendimiento y características de las baterías de los vehículos eléctricos, se señala que el tamaño del valor del modelo afectará la precisión de la estimación del valor de señal de Kalman. Basándose en el análisis de los factores a tener en cuenta en el cálculo y estimación del

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