锂离子电池荷电状态预测方法研究

摘要：

针对电动汽车锂离子动力电池组能量管理中的荷电状态(SOC)预测问题,提出一种根据SOC及电流(SOC-I)计算库仑效率的方法,并建立电池SOC、充放电电流及充放电库仑效率的关系.以无迹卡尔曼滤波(UKF)算法为基础,采用自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法预测电池SOC,并将提出的库仑效率计算方法与UKF算法相结合构造了SOC-I-AUKF算法,该算法在预测过程中不断调整库仑效率、系统噪声协方差以及量测噪声协方差,以实现系统状态最优化预测.实验结果表明,SOC-I-AUKF算法有较好的SOC预测效果,与UKF算法相比,其SOC预测绝对误差、相对误差和平均误差水平都有显著提高.

关键词：锂离子电池、荷电状态(SOC)、库仑效率、自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)

所属期刊栏目：32

分类号：U469.72(汽车工程)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51175040;国家教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助课题20101101110012

在线出版日期：2012-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：125-129,145