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摘要
针对单一SOC估计算法无法同时满足多项指标要求的问题,提出一种扩展卡尔曼滤波(EKF)与支持向量机(SVM)相结合的算法。通过动态跟踪模型参数和对开路电压(OCV)的实时估计,由EKF算法得到初步SOC估计值;通过对EKF算法滤波输出的DST工况数据进行训练,得到SVM模型,并利用其回归预测能力对初步估计值进行误差补偿,进一步地降低了估计误差。仿真结果表明,相比EKF算法和EKF-BP算法,所提EKF-SVM算法具有良好鲁棒性和泛化性,可实现电池SOC的准确估计,其最大绝对误差为1%左右。
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