基于AEKF算法的三元锂电池SOC估算方法研究

• 作者: 夏黎黎 王顺利 于春梅 李建超 谢伟
• 来源期刊: 控制工程
• 关键词: 荷电状态 自适应扩展卡尔曼滤波算法 扩展卡尔曼滤波算法 锂电池
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 建模与仿真系统
• 页码范围: 730-735
• 页数: 6页
• 分类号: TM912
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.20190586

摘要

锂电池的荷电状态(state of charge,sOC)作为锂电池的重要参数之一,其估算精度对锂电池的管理有很大影响.扩展卡尔曼滤波算法作为常用的SOC估算方法,忽略了噪声变化对SOC估算的影响,在运用时会出现噪声误差累积的情况.自适应扩展卡尔曼滤波算法能对扩展卡尔曼滤波算法估算SOC时的噪声进行修正.实验结果表明,该方法能有效提高SOC估算精度.在动态应力测试工况下,估算精度提高2％;在北京公交纯电动客车动态应力测试工况下,估算精度提高0.39％.该方法能够提高实际应用中的SOC估算精度,从而可以提高锂电池的管理效率.