基于改进EKF算法变温度下的动力锂电池SOC估算

• 作者: 李小霞 熊鑫 王顺利 蒋聪
• 来源期刊: 储能科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 动力锂电池 SOC估算 温度 参数辨识 Thévenin模型 改进扩展卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 储能系统与工程
• 页码范围: 145-151
• 页数: 7页
• 分类号: TK421
• 字数: 3578字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2019.0209

摘要

动力锂电池的荷电状态(SOC)准确估算是电池安全可靠有效使用的关键.而温度对动力锂电池的性能有较大影响,在综合分析动力锂电池SOC估算的各种因素的基础上,结合各种现有的SOC估算方法,比较了优缺点.考虑到-10～40℃的温度变化,对中航三元锂50 A·h锂电池在不同温度下进行混合脉冲功率性能测试试验(HPPC)以进行锂电池参数辨识,探究锂电池参数随温度变化特性,建立适应温度变化的Thévenin等效电路模型,运用平方根分解改进扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行SOC估算,以避免由于计算机字长引起的计算误差导致的滤波发散.对锂电池在变温度下进行参考汽车工况进行实验,导出电池数据在Simlink进行算法估算效果仿真验证.结果表明基于所使用变温度下的Thévenin等效电路模型运用改进EKF进行SOC估算的最大误差小于1.5％,平均误差为0.37％.上述方法可以校正SOC初始值的误差,不依赖于初始值的准确性,能实现不同温度下的SOC估算.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李小霞	西南科技大学信息工程学院	41	170	7.0	11.0
2	王顺利	西南科技大学信息工程学院	90	214	7.0	10.0
3	蒋聪	西南科技大学信息工程学院	6	0	0.0	0.0
4	熊鑫	西南科技大学信息工程学院	6	0	0.0	0.0