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저자정보
박성용 (영남대학교) 남윤정 (영남대학교) 박진형 (충남대학교) 유기수 (영남대학교) 김종훈 (충남대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2022년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2022.11
수록면
1,823 - 1,830 (8page)

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Accurate battery state estimation (especially, State of Charge and State of Health) is one of the most important tasks for BEVs. As it is difficult to measure a battery state directly, research on estimating an state of a battery is gaining important. Until now, algorithms for battery state estimation have been studied in various ways. Among them, an estimation method using an Extended Kalman Filter(EKF) is widely used. This paper proposes the comparison that performances of single/dual extended kalman filter algorithms and DEKF with initializing incremental capacity analysis method for SOC/SOH estimation.
#Li-ion battery(리튬이온 배터리) #Extended Kalman Filter(확장칼만필터) #Dual Extended Kalman Filter(이중 확장칼만필터) #State of Charge(충전 상태) #State of Health(건전 상태) #Battery management system(배터리 관리 시스템) #Incremental capacity analysis(증분 용량 분석)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 실험 및 분석
3. 등가회로 모델링
4. 배터리 상태 추정 알고리즘
5. 시뮬레이션 결과 및 분석
4. 결론
References

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