基于EKF算法的锂电池SOC评估方法

摘要：

针对利用安时积分法估算电池SOC因不能消除误差累积问题,将扩展卡尔曼滤波算法应用于电池SOC估计.该方法依赖电池模型精度,简化GNL模型得到的二阶RC模型能够满足电池模型精度需求,且只有二阶计算量.利用带遗忘因子递推最小二乘法对电池模型参数进行辨识,从根源校正模型,并结合扩展卡尔曼滤波算法进行电池SOC估计.Matlab仿真实验结果表明,UDDS工况下,利用扩展卡尔曼滤波算法能解决安时积分法误差累积问题,而且结合在线辨识算法动态更新电池模型,扩展卡尔曼滤波算法的估计误差小于3％.扩展卡尔曼滤波算法能满足电动汽车动力电池SOC估计的要求.

关键词：Matlab仿真、电池模型、扩展卡尔曼滤波算法、电池SOC

所属期刊栏目：38

分类号：TM912

资助基金：国家自然科学基金61741126;广西制造系统与先进制造技术重点实验室主任基金16-380-12-006Z;桂林电子科技大学研究生优秀论文培育项目16YJPYSS02

在线出版日期：2018-08-27（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：189-193