基于EKF算法的锂电池SOC评估方法

• 作者: 张鑫 徐研科 范兴明 高琳琳
• 来源期刊: 桂林电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: Matlab仿真 电池模型 扩展卡尔曼滤波算法 电池SOC
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 189-193
• 页数: 5页
• 分类号: TM912
• 字数: 2754字
• 语种: 中文

摘要

针对利用安时积分法估算电池SOC因不能消除误差累积问题,将扩展卡尔曼滤波算法应用于电池SOC估计.该方法依赖电池模型精度,简化GNL模型得到的二阶RC模型能够满足电池模型精度需求,且只有二阶计算量.利用带遗忘因子递推最小二乘法对电池模型参数进行辨识,从根源校正模型,并结合扩展卡尔曼滤波算法进行电池SOC估计.Matlab仿真实验结果表明,UDDS工况下,利用扩展卡尔曼滤波算法能解决安时积分法误差累积问题,而且结合在线辨识算法动态更新电池模型,扩展卡尔曼滤波算法的估计误差小于3％.扩展卡尔曼滤波算法能满足电动汽车动力电池SOC估计的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范兴明	桂林电子科技大学机电工程学院	55	437	11.0	18.0
5	张鑫	桂林电子科技大学机电工程学院	48	581	10.0	23.0
6	徐研科	桂林电子科技大学机电工程学院	2	5	1.0	2.0
7	高琳琳	桂林电子科技大学机电工程学院	5	4	1.0	2.0