融合阻抗模型与扩展卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估算

摘要：

随着电动汽车(electric vehicles,EV)的发展,电池荷电状态(state of charge,SOC)估计受到越来越多关注.荷电状态的精确估计对于电动汽车的能量管理至关重要,然而,估算精度成为限制其发展的瓶颈.本文在阻抗谱分析基础上,利用恒相元件(constant phase element,CPE)导出简化的电池阻抗模型,从而建立模型的状态方程和观测方程;针对锂电池的非线性特性,引入扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filtering,EKF),通过在阻抗模型上与EKF算法的融合对锂离子电池进行SOC准确估算;建立电池测试台,通过仿真和电池动态工况试验验证.结果 表明,与其他模型和EKF算法相比,所提出的SOC估算方法能有效提高SOC估算精度,并将误差控制在±1％以内,具有较好的收敛性和鲁棒性.

关键词：锂离子电池、电动汽车、荷电状态估计、阻抗模型、扩展卡尔曼滤波

所属期刊栏目：39

分类号：TM912

资助基金：广西壮族自治区科技重大专项AA18118009

在线出版日期：2021-05-28（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：1-10