基于综合型卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估算

• 作者: 夏超英 田聪颖 谷苗
• 来源期刊: 电工技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电池 荷电状态 平方根高阶容积卡尔曼滤波 综合型卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 储能系统控制与应用
• 页码范围: 419-426
• 页数: 8页
• 分类号: TM912
• 字数: 5682字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.171560

摘要

针对锂离子电池的荷电状态 (SOC) 估算问题, 给出一种综合型卡尔曼滤波算法.该算法采用递推最小二乘算法 (RLS) 对锂离子电池模型参数进行实时在线辨识和参数更改;采用综合型卡尔曼滤波器估计电池SOC, 即针对模型状态空间方程中的线性部分和非线性部分, 分别使用线性卡尔曼滤波器 (KF) 和平方根高阶容积卡尔曼滤波器 (SHCKF) 计算.两种卡尔曼滤波器结合的综合型策略能够有效减小计算复杂度.其中, SHCKF结合了五阶球面-径向容积法则和平方根滤波技术, 比扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 、无迹卡尔曼滤波器 (UKF) 和容积卡尔曼滤波器 (CKF) 等传统非线性滤波器的估计精度更高, 数值稳定性更强.实验结果证明了该综合型算法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏超英	天津大学电气自动化与信息工程学院	68	761	13.0	25.0
2	田聪颖	天津大学电气自动化与信息工程学院	2	2	1.0	1.0
3	谷苗	天津大学电气自动化与信息工程学院	1	0	0.0	0.0