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학술대회자료
저자정보
최연호 (충북대학교) 박형욱 (충북대학교) 이재형 (충북대학교) 윤재중 (충북대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2023 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2023.5
수록면
813 - 818 (6page)

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The extended kalman filter based on the battery model is widely used as an SOC estimation algorithm. However, the conventional extended kalman filter uses a single parameter without reflecting the parameters of the ECM that change according to the SOC. However, if the variation of the ECM parameters are not updated, the SOC estimation accuracy is adversely impact. To improve this problem, many research on adaptive ECM parameters have been conducted. In this paper, among the methods, grouping and curve fitting methods for ECM parameters were compared. Using the battery FUDS profile, the SOC estimation performance and algorithm running time of the conventional method and the extended kalman filter to which the adaptive ECM parameters were applied were claculated through simulation.
#Battery management system(배터리 관리 시스템) #State of charge(충전상태) #Battery(배터리 Adaptive battery parameter(적응형 배터리 파라미터) #Extended kalman filter(확장 칼만 필터)

목차

Abstract
1. 서론
2. 리튬 이온 배터리 모델
3. SOC 추정 알고리즘
4. 시뮬레이션 결과
5. 결론
References

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