基于OCV分段拟合的电池SOC估计方法研究

摘要：

电池OCV是影响观测矩阵协方差的关键,因此对锂电池SOC精确估计具有较大影响.根据锂电池SOC-OCV曲线的变化和观测噪声的时变特性,提出了基于OCV分段拟合的锂电池模糊自适应扩展卡尔曼滤波SOC估计方法.建立了锂电池二阶RC模型,通过实验辨识获得电池模型参数.采用分段拟合的方法获得电池精确SOC-OCV曲线,在降低拟合阶数、减少运算量的同时保证了拟合精度.基于模糊控制理论建立了观测噪声协方差模糊调节器,对观测噪声协方差矩阵进行实时调整从而提高算法的自适应能力.在UDDS工况下对算法进行了仿真分析,结果表明,上述算法可以有效提高SOC的估计精度,鲁棒性较好.研究结果为锂电池SOC动态、自适应、高鲁棒性估计方法提供理论依据.

关键词：锂电池;荷电状态;扩展卡尔曼滤波;分段拟合;模糊调节器

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金青年基金项目;北京市自然科学基金青年项目;北京信息科技大学"勤信人才"培育计划项目;北京信息科技大学科研重点培育项目;科技创新服务能力建设-北京实验室建设-新能源汽车北京实验室;科技创新服务能力建设-科研基地建设-北京实验室-新能源汽车北京实验室;北京信息科技大学科研水平提高重点培育项目

在线出版日期：2021-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：82-88,157