一种联合PID控制与扩展卡尔曼滤波的磷酸铁锂电池荷电状态估算方法

摘要：

锂离子电池作为新能源存储的载体,是执行"双碳"目标的重要助力,精确估算电池荷电状态(state of charge,SOC)能够有效辅助电池管理,进而延长电池使用寿命.针对卡尔曼滤波类算法的SOC估算效果受磷酸铁锂电池特性制约的问题,该文提出一种比例积分微分(proportional integral differential,PID)控制与扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)联合方法.该方法利用PID控制原理设计SOC初值补偿策略并优化EKF算法的状态变量修正过程,可降低磷酸铁锂电池特性对算法的影响.实验结果表明,与EKF算法相比,所提方法在估算磷酸铁锂电池SOC时拥有更高的估算精度与更快的收敛速度,对电池模型误差与采样噪声表现出较强的鲁棒性.

关键词：磷酸铁锂电池、荷电状态、扩展卡尔曼滤波、比例积分微分控制

所属期刊栏目：47

分类号：TM721(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：江苏省研究生科研与实践创新计划项目KYCX22_2539

在线出版日期：2023-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1623-1631,中插75