提升低温下电池SOC估算精度的算法

• 作者: 蔡黎 高乐 徐青山 代妮娜
• 来源期刊: 电池
• 关键词: 低温环境 荷电状态(SOC) 三阶RC模型 自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF) 安时积分
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 252-256
• 页数: 5页
• 分类号: TM912.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.19535/j.1001-1579.2021.03.009

摘要

针对低温环境下电池荷电状态(SOC)估算精度不高的问题,提出一种相应的电池SOC估算方法.在充分考虑模型适配与算法融合的前提下,在低温下对锂离子电池进行充放电测试,采用三阶RC等效电路模型进行参数辨识.利用自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)估算模型进行仿真分析,提升SOC估算精度,并与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行对比.该算法在-20～0℃的低温区间,SOC平均估算误差在0.73％左右,相比于EKF降低了约5.6％.