Resumen

Una estimación precisa del estado de carga (SOC) de la batería es de gran importancia para la utilización segura y eficiente de la energía en vehículos eléctricos. Dado el sistema dinámico no lineal de la batería de iones de litio, los parámetros del modelo del circuito equivalente RC de segundo orden fueron calibrados y optimizados utilizando un algoritmo de mínimos cuadrados no lineales en la caja de herramientas de estimación de parámetros de Simulink. Se realizó una comparación entre este filtro de Kalman extendido de diferencia finita (FDEKF) y el filtro de Kalman extendido estándar en la estimación del SOC. Los resultados muestran que el modelo puede predecir esencialmente el comportamiento dinámico del voltaje de la batería de iones de litio, y que el algoritmo FDEKF puede mantener una buena precisión en el proceso de estimación y tiene una fuerte robustez contra errores de modelado.

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Estimación precisa; Estado de carga; Batería; Vehículos eléctricos; Comportamiento dinámico del voltaje; Algoritmo FDEKF
• Keywords:Accurate estimation; State of charge; Battery; Electric vehicles; Dynamic voltage behavior; FDEKF algorithm