基于粒子群优化扩展卡尔曼滤波的无人船锂电池SOC估算

摘要：

驾驶工况下的无人船锂电池荷电状态(SOC)估算失准,影响船载电池管理系统运行和无人船航程控制.在分析无人船动力学模型和锂电池SOC之间关联的基础上,选取2阶RC电路等效动力锂电池内部结构,通过对单体电池实施混合脉冲功率特性(HPPC)实验辨识等效电路模型参数,建立了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的锂电池SOC估算系统状态方程.针对EKF模型中测量噪声协方差和系统噪声协方差带来的SOC估值偏差影响,利用粒子群优化(PSO)找寻适应度函数最优值以调整EKF模型参数,达到抑制输出值波动和减小估算误差的目的.在锂电池处于恒流放电和变流放电状态下,分别观测EKF和PSO+EKF,估算SOC数据及其误差.结果表明:PSO+EKF估算方法在稳定性和准确度方面优于EKF方法,稳定后估算误差小于0.02,对提高无人船锂电池SOC实时估算性能有实际意义.

关键词：SOC估算;无人船锂电池;扩展卡尔曼滤波;粒子群优化;参数辨识;适应度函数

所属期刊栏目：45

分类号：TN609-34(电子元件、组件)

资助基金：国家自然科学基金61703215

在线出版日期：2022-03-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：166-171