基于分数阶模型的锂离子电池SOC与SOH协同估计

摘要：

锂离子电池荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)的精确估计对电动汽车稳定运行十分重要.以精确估计电池SOC和SOH为目标,提出了一种基于分数阶模型的协同估计算法.建立基于二阶RC电路模型的分数阶电池模型,采用自适应遗传算法(AGA)辨识模型参数,利用分数阶扩展卡尔曼滤波(FOEKF)算法估计SOC,并结合自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法估计SOH,迭代更新内阻与SOC进而实现SOC与SOH精确的协同估计.在城市道路循环工况(UDDS)下使用Matlab工具验证和对比了算法精度,平均误差均控制在2％以内.结果表明,该协同估计算法能够精确估计电池SOC和SOH,为电池状态估计提供了一种方法.

关键词：锂离子电池;荷电状态;健康状态;分数阶模型;协同估计

所属期刊栏目：45

分类号：TM912

资助基金：安徽理工大学博士基金11127

在线出版日期：2021-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1140-1143,1208