基于等效模型和多时间尺度扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC预测

摘要：

荷电状态(SOC)和最大可用电量估计是锂离子电池寿命预测中的两个最重要部分;然而与快速时变的SOC比较,最大可用电量的参数变化缓慢;文章提出了一个基于等效模型和多时间尺度的扩展卡尔曼滤波(EKF)预测算法对SOC和最大可用容量分别在不同时间尺度上进行估计,在宏观尺度上利用了S()C估计值作为观测量,更新最大可用电量;针对NCA/C卫星锂离子电池实验数据的仿真结果表明,提出的多时间尺度EKF预测算法与EKF联合估计算法相比,SOC和最大可用电量估计准确度更高,同时提高了计算效率.

关键词：SOC、最大可用电量、Thevenin等效电路模型、多时间尺度、EKF预测算法

所属期刊栏目：25

分类号：TP277;V57(自动化技术及设备)

在线出版日期：2017-06-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：67-70