10.19799/j.cnki.2095-4239.2021.0124
基于改进的CDKF锂电池SOC估计方法
准确估算荷电状态(SOC)可以为电池之间的均衡管理提供依据,延长锂电池组整体的使用寿命.针对中心差分卡尔曼滤波算法(CDKF)存在较大线性误差的问题,提出一种改进的CDKF算法.在原算法中引入迭代滤波思想,多次利用测量信息更新状态量估算值,使得观测信息不断迭代更新,基于LM优化方法不断修正协方差矩阵,有效减小了线性误差.首先基于二阶阻容(RC)电路单元模型,选择最小二乘参数辨识方法,辨识出模型阻容参数;然后进行HPPC实验,验证电池等效模型的准确性;最后分别在恒流放电和动态工况下应用改进后的CDKF算法对电池SOC和电压进行估计,并将估计结果与CDKF算法进行比较.两种工况下验证结果表明改进后的CDKF算法精度更高,SOC估计精度可提升1.16%,最大估计误差小于1.7%,算法收敛时间也比原算法短,改进后的CDKF算法在估计精度和鲁棒性方面均有所提升,更具有应用优势.
荷电状态、CDKF、参数辨识、LM优化方法
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TM912
中央高校基本科研业务费专项PA2020GDKC0019
2021-07-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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1454-1462