基于无损卡尔曼滤波的锂离子电池组SOC估计

• 作者: 周园 沈艳霞
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 锂离子电池组 温度 电荷状态 无损卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 828-831
• 页数: 4页
• 分类号: TM912.9
• 字数: 2985字
• 语种: 中文

摘要

锂离子电池组容量和内部参数随温度变化明显,在不同温度下准确估计电池电荷状态(state of charge,SOC)是电动汽车电池管理系统研究的关键技术.基于Thevenin模型,采用无损卡尔曼滤波(unscented Kalman filtering,UKF)实现不同温度和不同放电电流条件下对锂离子电池组SOC的估计.实验研究表明,UKF算法适应不同放电电流下的电池SOC估计.随着温度降低,虽然UKF方法对锂离子电池组SOC估计的收敛速度变慢,但对初始误差有较强的修正作用,且有较高的稳态精度.因此,UKF方法适合不同温瘦和放电电流下对锂离子电池组SOC的估计.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈艳霞	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	177	2135	23.0	39.0
2	周园	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	3	23	3.0	3.0