基于等效模型和多时间尺度扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC预测

• 作者: 张明敏 房红征 陈冰 鲁刚
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: SOC 最大可用电量 Thevenin等效电路模型 多时间尺度 EKF预测算法
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 测试与故障诊断
• 页码范围: 67-70
• 页数: 4页
• 分类号: TP277|V57
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.05.019

摘要

荷电状态(SOC)和最大可用电量估计是锂离子电池寿命预测中的两个最重要部分;然而与快速时变的SOC比较,最大可用电量的参数变化缓慢;文章提出了一个基于等效模型和多时间尺度的扩展卡尔曼滤波(EKF)预测算法对SOC和最大可用容量分别在不同时间尺度上进行估计,在宏观尺度上利用了S()C估计值作为观测量,更新最大可用电量;针对NCA/C卫星锂离子电池实验数据的仿真结果表明,提出的多时间尺度EKF预测算法与EKF联合估计算法相比,SOC和最大可用电量估计准确度更高,同时提高了计算效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张明敏	海军工程大学电子工程学院	102	476	12.0	16.0
2	房红征		13	97	6.0	9.0
4	陈冰	海军工程大学电子工程学院	17	80	7.0	8.0