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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

State of Charge Estimation Using Extended Kalman Filter

verfasst von : Kshitija A. Gaikwad, Vijaykumar Bhanuse

Erschienen in: Advances in Signal and Data Processing

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

As the Automobile Industry is currently focusing on the development of Electric vehicles, battery engineering has taken a boon. State of Charge is the ratio of the amount of charge available in the battery to the rated charge capacity of the battery. This paper presents equivalent circuit modeling of a Li-ion battery cell and its state of charge estimation using the Kalman Filter algorithm in MATLAB Simulink. The simulation result indicates an error of about 1% in estimation.

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Literatur
1.
Murnane M, Ghazel A (2017) A closer look at state of charge (SOC) and state of health (SOH) estimation techniques for batteries. Analog Devices
2.
Youngryul K, Sunghyun Y, Junho L (2017) SOC estimation and BMS design of Li-ion battery pack for driving. In: 14th international conference on ubiquitous robots and ambient intelligence (URAI). Maison Glad Jeju, Jeju
3.
4.
Farag M, Attari M, Gadsden A, Habibi S (2017) Lithium-ion battery state of charge estimation using one state hysteresis model with nonlinear estimation strategies. Int J Mater Metall Eng 11(3)
5.
6.
7.
Nejad S, Gladwin D, Stone D (2015) Enhanced state-of-charge estimation for lithium-ion iron phosphate cells with flat open-circuit voltage curves. In: IECON2015-Yokohama, 9–12 Nov 2015
Metadaten
Titel
State of Charge Estimation Using Extended Kalman Filter
verfasst von
Kshitija A. Gaikwad
Vijaykumar Bhanuse
Copyright-Jahr
2021
Verlag
Springer Singapore
Buch
Advances in Signal and Data Processing

Print ISBN: 978-981-15-8390-2

Electronic ISBN: 978-981-15-8391-9

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-15-8391-9_7

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    Bildnachweise