基于自适应无迹卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计

• 作者: 董祥祥 武鹏 葛传久 金俊喆 闫书佳 陈蓓
• 来源期刊: 电工电能新技术
• 学科: 工学
• 关键词: 锂电池 荷电状态 无迹卡尔曼滤波 Sage-Husa自适应滤波 自适应无迹卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 论文报告
• 页码范围: 58-65
• 页数: 8页
• 分类号: TM912
• 语种: 中文
• DOI: 10.12067/ATEEE2009022

摘要

锂电池的SOC是新能源汽车电池管理系统的重要参数,对新能源汽车的安全运行起着重要作用.针对因系统噪声特性未知导致传统UKF算法对电池SOC估计精度不高的问题,提出了可以保证系统噪声协方差矩阵非负定性和对称性的改进Sage-Husa自适应滤波算法,并将改进的Sage-Husa自适应滤波算法与UKF结合形成一种新的AUKF算法.AUKF在估计电池SOC的同时,对系统噪声特性进行估计和修正,从而提高SOC估计精度.在FUDS工况下对AUKF进行验证,并将SOC估计结果与UKF对比.实验结果表明,AUKF具有更高的估计精度和稳定性,验证了该算法的有效性.