Resumen

Este artículo estudia la estimación del estado de carga (SOC) de supercondensadores y baterías de litio en el sistema híbrido de almacenamiento de energía de vehículos eléctricos. De acuerdo con el principio de almacenamiento de energía del sistema de almacenamiento de energía compuesto de vehículos eléctricos, se establecieron modelos de circuito para supercondensadores y baterías de litio, respectivamente, y se identificaron los parámetros del modelo en línea utilizando el método de mínimos cuadrados recursivos (RLS) y el algoritmo de filtrado de Kalman (KF). Luego, la estimación en línea del SOC se completó basándose en el algoritmo de filtrado de Kalman y el algoritmo de filtrado de Kalman insaturado. Finalmente, se construyó una plataforma experimental para la estimación del SOC y se utilizó Matlab para el cálculo y análisis. Los resultados experimentales mostraron que los resultados de estimación del SOC alcanzaron una alta precisión, y el rango de variación del error de estimación fue [0,94%, 0

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Supercondensadores; Baterías de litio; Estimación de SOC; Sistema de almacenamiento de energía híbrido; Algoritmo de filtrado de Kalman; Plataforma experimental
• Keywords:Supercapacitors; Lithium batteries; SOC estimation; Hybrid energy storage system; Kalman filtering algorithm; Experimental platform