基于Gassing模型的锂电池SOC估计与参数辨识

• 作者: 周苏 王章保 胡哲 陈凤祥
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 锂电池Gassing模型 参数辨识 SOC估计 双Kalman滤波
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 1507-1510
• 分类号: TM911
• 字数: 3100字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-087X.2011.12.011

摘要

具有非线性、时变性的Gassing锂电池模型具有以下两大特点[1]:模型考虑了析气现象,使其适用范围拓广到SOC＞85％的临界情况;模型考虑了温度的动态变化对系统状态变量的影响.针对该模型,基于相关的试验数据,采用双Kalman滤波算法(DKF),同时实现了对模型参数的辨识和对SOC的在线估计.台架试验和实车验证表明,该算法在非临界情况和临界情况下均可以较准确地在线估计SOC(估计误差在4％以内),并且对SOC的初值误差具有较好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周苏	同济大学汽车学院	73	557	12.0	21.0
5	陈凤祥	同济大学汽车学院	36	323	8.0	17.0
6	胡哲	上海汽车集团股份有限公司新能源事业部	7	31	3.0	5.0
7	王章保	同济大学汽车学院	2	15	1.0	2.0