基于扩展卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估计

• 作者: 刘伟嵬 李伟 邓业林
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 锂离子电池 荷电状态(SOC) PNGV模型 开路电压 扩展卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 可持续制造
• 页码范围: 321-327,343
• 页数: 8页
• 分类号: TM912
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2020.03.010

摘要

针对电池荷电状态(SOC)难以准确估计的问题,采用扩展卡尔曼滤波方法来提高SOC的估计精度.首先以磷酸铁锂电池为研究对象,建立了电池的PNGV等效电路模型,并采用充放电实验和离线辨识的方法得到模型中的参数,得到了开路电压、欧姆内阻、极化内阻和极化电容与SOC的多项式函数关系;然后,对模型进行验证,并分析了模型的准确性;最后,在实际工况下,运用扩展卡尔曼滤波方法估计锂离子电池的SOC值,并与安时法计算的SOC值进行比较.结果表明,PNGV模型结合扩展卡尔曼滤波方法估计的锂离子电池SOC值的最大误差仅为2.78％,提高了电池SOC的估计精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李伟	大连理工大学机械工程学院	50	296	9.0	15.0
2	刘伟嵬	大连理工大学机械工程学院	11	25	2.0	5.0
3	邓业林	苏州大学轨道交通学院	1	0	0.0	0.0