基于改进的双卡尔曼滤波的锂电池SOC估计

• 作者: 严聪 叶鹏 熊巍 莫易敏 骆聪
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 锂电池 荷电状态 改进双卡尔曼滤波算法 最小二乘法
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 732-735
• 页数: 4页
• 分类号: TM912
• 字数: 2794字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-087X.2020.05.023

摘要

以实时在线估计锂电池的荷电状态(state of charge,SOC)为目的,基于传统的双卡尔曼滤波(dual extended Kalman filter,DEKF)算法提出了一种改进的双卡尔曼滤波(improved dual extended Kalman filter,I-DEKF)算法,减小了安时积分法因电流计量所引起的累积误差,同时降低了DEKF算法对精确模型的依赖.建立电池的Thevenin一阶RC等效电路模型,用最小二乘法对模型参数进行辨识,再采用I-DEKF算法进行SOC估计.研究结果表明,与传统的双卡尔曼滤波算法相比,改进的双卡尔曼滤波能够减小因电流计量误差而引起安时积分法产生的误差并对其进行修正,对初始值的鲁棒性、收敛性更好,能够很好地应用于实车SOC估计.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	莫易敏	武汉理工大学机电工程学院	382	1385	15.0	20.0
2	叶鹏	武汉理工大学机电工程学院	8	20	3.0	4.0
3	熊巍	武汉理工大学机电工程学院	5	1	1.0	1.0
4	骆聪	武汉理工大学机电工程学院	2	0	0.0	0.0
5	严聪	武汉理工大学机电工程学院	2	0	0.0	0.0