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基于联合集合卡尔曼滤波的锂电池SOC估计.pptx
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汇报人：目录PARTONEPARTTWO联合集合卡尔曼滤波的数学模型联合集合卡尔曼滤波的算法流程联合集合卡尔曼滤波的优势PARTTHREE锂电池的储能原理锂电池SOC估计的意义SOC估计的常用方法PARTFOUR基于联合集合卡尔曼滤波的SOC估计模型模型参数的确定与优化实验验证与结果分析PARTFIVE在混合动力汽车中的应用在储能系统中的应用在无人机电池管理中的应用PARTSIX算法改进与优化方向在新型锂电池中的应用前景在智能电池管理系统中的应用前景THANKYOU
2024-10-07
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基于自适应模糊卡尔曼滤波的锂电池SOC估计一、介绍随着新能源汽车的兴起，锂电池作为其核心动力源之一在现代能源领域中发挥着越来越重要的作用。因此，对于锂电池的状态估计（俗称SOC）变得越来越重要。SOC是指电池的剩余电量，是任何电动车辆动力电池管理系统的基础和关键环节之一，对电动车辆的续航里程、性能、安全性和经济性等有着至关重要的影响。精确的SOC估计可以大大提高新能源汽车的能源利用率和运行安全性。目前，SOC估计方法的研究主要有基于开环方法和基于闭环方法两种，其中基于闭环方法的估计精度更高。而自适应模糊卡
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添加副标题目录PART01PART02电池管理系统的重要性SOC估计的准确性和电池性能的关系PART03卡尔曼滤波算法原理无迹卡尔曼滤波算法原理无迹卡尔曼滤波在SOC估计中的应用PART04模型建立与数据处理算法实现流程实验验证与结果分析PART05实验设置与数据来源实验结果展示结果对比分析性能评估与优势分析PART06研究成果总结未来研究方向与展望感谢您的观看
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