基于EKF修正算法的锂电池SOC估算

• 作者: 孙丽贝 屈薇薇
• 来源期刊: 蓄电池
• 学科: 工学
• 关键词: 荷电状态 扩展卡尔曼滤波 安时积分法 Thevenin模型 参数辨识 实时估计 锂离子电池
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 电池管理
• 页码范围: 107-111
• 页数: 5页
• 分类号: TM912.1
• 字数: 2529字
• 语种: 中文

摘要

随着电动汽车产业的迅速发展,实时掌握动力蓄电池所处荷电状态,保证电池长期处于良好工作状态成为当前研究重点.由于锂电池充放电过程中复杂的电化学反应,电池荷电状态(SOC)与其影响因素呈现非线性动态关系,导致难以实时精确估算SOC.本文中,基于扩展卡尔曼滤波(EKF)修正算法对动力蓄电池SOC进行估算,并与传统算法进行比较.结果表明,该算法有效解决了采用安时积分法难以估计SOC初始值和累计误差的问题,大大提高了估算精度,使最大估算误差保持在2.0％ 以内.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	屈薇薇	西南科技大学信息工程学院	12	20	2.0	4.0
2	孙丽贝	西南科技大学信息工程学院	3	2	1.0	1.0