基于自适应卡尔曼滤波的磷酸铁锂电池荷电状态估计

摘要：

磷酸铁锂电池荷电状态(SOC)用于表征电池的剩余电量,是电池管理系统的重要参数.对SOC进行准确估计有助于提高电池利用率,保证电池的使用寿命和安全.但是SOC不能直接从外部测量得到,只能通过各种间接的方法求得,因此寻求准确的电池SOC估计算法非常重要.对磷酸铁锂电池进行建模,使用14组电池充放电数据分段进行参数辨识,得到具有广泛适用性的模型参数.基于此模型,运用自适应扩展卡尔曼滤波算法进行SOC估计,克服了常用扩展卡尔曼滤波会受到噪声影响的弊端,并通过仿真分析证明了算法的优越性.

关键词：磷酸铁锂电池、建模与参数辨识、荷电状态估计

分类号：U482(其他道路运输工具)

在线出版日期：2019-12-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：7-10