基于IMDEKF的SoC-SoH联合估计

• 作者: 海涛 范恒 陆代强 黄日光 陈永鉴 隆茂田
• 来源期刊: 实验室研究与探索
• 关键词: 荷电状态 健康状态 多尺度 噪声
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 专题研讨——虚拟仿真技术(95)|Special Topic Discussion——Virtual Simulation Experiment (95)
• 页码范围: 111-115,139
• 页数: 6页
• 分类号: TM912
• 语种: 中文
• DOI: 10.19927/j.cnki.syyt.2021.07.024

摘要

对电池荷电状态(SoC)与电池健康状态(SoH)进行有效准确地估算可延长电池的循环寿命.为同时对SoC-SoH进行估计,对双扩展卡尔曼滤波算法进行多尺度优化,加入噪声修正实现进一步改进,提出改进多尺度双扩展卡尔曼滤波算法(Improved MDEKF,IMDEKF),对电池组模拟实际工况的测试算法进行仿真.结果表明,该算法可同时估计SoC与SoH,且噪声抑制性能良好,当错误设定初值时,该算法依然能够自我修正,计算后输出的电池状态值仍能收敛于真实值,整个估计过程SoC平均估计误差为2.1％,SoH平均估计误差为4％,达到较高的估算要求.