基于自适应CKF的锂离子电池SOC估算

• 作者: 徐万 谢长君 邓坚 黄亮
• 来源期刊: 电池
• 学科: 工学
• 关键词: 锂离子电池 荷电状态(SOC) 卡尔曼滤波 自适应容积卡尔曼滤波(ACKF)
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 科研论文
• 页码范围: 333-337
• 页数: 5页
• 分类号: TM912.9
• 字数: 3725字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19535/j.1001-1579.2020.04.007

摘要

扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)算法估算电池荷电状态(SOC)依赖等效模型参数的准确性,估算精度低.容积卡尔曼滤波(CKF)算法的滤波性能良好.利用自适应CKF(ACKF)算法估算电池SOC,自适应调节过程噪声协方差和量测噪声协方差,提高估算SOC的精度.对锂离子电池建立二阶RC等效电路模型,在不同工况下进行充放电,用卡尔曼滤波算法在线辨识等效模型的参数,ACKF算法实时估算SOC.ACKF算法估算SOC的鲁棒性较强,精度在1.5％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	邓坚	武汉理工大学自动化学院	20	57	4.0	7.0
2	谢长君	武汉理工大学自动化学院	39	151	9.0	11.0
3	徐万	武汉理工大学自动化学院	1	0	0.0	0.0