动力锂电池SOC估计仿真研究

• 作者: 贾海峰 李聪
• 来源期刊: 计算机仿真
• 关键词: 动力锂电池 等效电路模型 荷电状态 自适应无迹卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 能源领域仿真
• 页码范围: 55-59,228
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2021.05.012

摘要

针对传统的无迹卡尔曼滤波算法(UKF)估计动力锂电池荷电状态(SOC)时,由于滤波迭代过程中系统噪声不确定,可能导致估计结果精度欠佳的问题,提出一种改进的自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)动态地估计锂离子电池的SOC.算法以UKF算法为基础,引入改进的Sage-Husa自适应滤波算法,利用观测数据进行滤波递推的同时,实时更新系统噪声的统计特性.以等效电路模型为基础,采用递推最小二乘法辨识模型参数,应用AUKF算法对电池SOC进行估算,并从实际工况进行仿真验证分析.仿真结果表明,上述算法有效的提高了估计精度,误差稳定性较高.