无迹卡尔曼滤波对锂电池荷电状态估算的研究

• 作者: 付主木 卫健行
• 来源期刊: 河南科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 电池荷电状态 动力锂电池 经验公式模型 无迹卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 交通运输、能源与动力工程
• 页码范围: 45-49
• 页数: 5页
• 分类号: TM912
• 字数: 3422字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15926/j.cnki.issn1672-6871.2018.04.009

摘要

由于动力锂电池参数具有受外界干扰影响大、电池模型非线性的特点,现有的荷电状态(SOC)估算方法并不能完全满足精度和实时性的需要.在综合考虑模型的精确性和实际工程计算复杂程度后,提出使用经验公式模型,在模型的基础上采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对电池SOC进行估算.通过对比动力锂电池放电实验得到的数据,检验算法估算效果.实验结果表明:UKF算法能够准确跟踪动力锂电池放电变化情况,对动力锂电池SOC的估算误差在2％左右,相比于传统算法在精度上有较大的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付主木	河南科技大学信息工程学院	78	507	12.0	19.0
5	卫健行	河南科技大学信息工程学院	1	5	1.0	1.0