自适应卡尔曼滤波法磷酸铁锂动力电池剩余容量估计

• 作者: 刘和平 胡银全 袁闪闪 许巧巧
• 来源期刊: 重庆大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 磷酸铁锂动力电池 剩余容量 状态估计 自适应 卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 页码范围: 68-74
• 页数: 7页
• 分类号: TM912.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.11835/j.issn.1000-582X.2014.01.011

摘要

卡尔曼滤波法在估计动力电池的剩余容量（SOC）时，由于系统噪声的不确定，可能导致算法不收敛，而且算法的估计性能受模型精度的影响，笔者采用自适应卡尔曼滤波法来动态地估计电动汽车用磷酸铁锂动力电池的SOC。首先对电池模型进行了研究，建立了适用于SOC估计的电池模型，然后设计了相应的电池充放电实验检测到模型的参数，并进行了验证，最后将自适应卡尔曼滤波法应用到该模型，在未知干扰噪声环境下，在线估计电池的SOC。仿真结果表明：自适应卡尔曼滤波法能够实时修正微小的模型误差带来的SOC估计误差，估计精度高于卡尔曼滤波法，且自适应卡尔曼滤波法对初值误差具有修正作用。实车循环行驶实验表明算法适用于磷酸铁锂动力电池的SOC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	刘和平	重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	157	1334	19.0	27.0
2	胡银全	重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	5	123	5.0	5.0
3	许巧巧	重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	2	28	1.0	2.0
4	袁闪闪	重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	4	60	4.0	4.0