[发明专利]基于极限学习和扩展卡尔曼滤波的荷电量估算方法及设备在审
| 申请号： | 202210544102.4 | 申请日： | 2022-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN114895190A | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 杜常清;任重;邵建波;颜伏伍 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/388;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 张辰 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于极限学习和扩展卡尔曼滤波的荷电量估算方法及设备。所述方法包括：步骤1至步骤6。本发明不需要在不同温度下建立等效电路模型和进行参数识别，仅需要利用ELM即可训练得到电池模型，所得的电池模型不仅精度更高，能够更精确地反应电池端电压，而且能够大大节省建模时间，将由ELM训练的电池模型与EKF结合进行SOC估算，基于ELM‑EKF的SOC估算方法具有更高的精度和更好的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 极限 学习 扩展 卡尔 滤波 电量 估算 方法 设备 | ||
【主权项】：
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