技术特征：
技术总结
本发明涉及一种电池组不一致性的辨识方法，采用分频模型，包括平均电池模型和差异电池模型，再结合扩展卡尔曼滤波EKF算法实现电池组不一致性的辨识。首先利用电流传感器、电压传感器和温度传感器采集电池组的工作数据；进一步，利用平均电池模型，结合EKF算法以高频的方式估计电池组的平均荷电状态；最后，在电池组的平均SOC附近，利用差异电池模型，结合EKF算法以低频的方式估计单体电池SOC与电池组平均SOC之间的差异。本发明能够以较低的计算量精确的辨识电池组的不一致性，进而实现电池组均衡或故障诊断，提高电池组的动力性、安全性和耐久性。
技术研发人员：高文凯;郑岳久;欧阳明高;周龙
受保护的技术使用者：上海理工大学
技术研发日：2017.03.13
技术公布日：2017.08.04