基于降阶电化学模型估算锂离子电池状态

• 作者: 程麒豫 张希 高一钊 郭邦军
• 来源期刊: 电池
• 关键词: 锂离子电池 电化学模型 状态观测 扩展卡尔曼滤波(EKF)
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 科研论文
• 页码范围: 110-113
• 页数: 4页
• 分类号: TM912.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.19535/j.1001-1579.2021.02.001

摘要

提出一种锂离子电池降阶电化学模型,基于单粒子电池模型,通过拉普拉斯变换、帕德近似和离散化等处理,提高模型解算速度.该模型使用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法设计电池状态估计器,具有较高的估计精度,除电压以外的状态量估计误差均低于1％,电压估计误差控制在约2％.在电池状态初始估计值有较大误差的情况下,可实现快速收敛.