【摘 要】
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能量状态(SOE)是电动汽车动力电池的重要状态指标,直接影响电动汽车续航里程,受电动汽车工况显著影响。为进行基于电动汽车工况的SOE估计,对SOE估计方法、行驶工况识别算法、
【机 构】
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中国科学院电力电子与电力传动重点实验室中国科学院电工研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2016YFB0101801)
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能量状态(SOE)是电动汽车动力电池的重要状态指标,直接影响电动汽车续航里程,受电动汽车工况显著影响。为进行基于电动汽车工况的SOE估计,对SOE估计方法、行驶工况识别算法、行驶工况预测算法展开研究,建立基于模型的电池剩余能量状态(SOR)估计方法,提出基于信息熵理论的行驶工况识别算法,应用马尔科夫链理论构建了行驶工况预测算法,建立电动汽车系统模型,仿真获取电动汽车预测行驶工况对应的电池预测工况,实现基于电动汽车工况识别与预测的SOE估计。仿真结果验证了该方法的有效性。
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