摘要

随着电池充放电次数的增加,电池充放电特性会发生变化,难以使用单一数学模型加以描述,从而限制了传统卡尔曼滤波预测电池SOC值的精度。针对不同充放电次数的电池分别建立数学模型,并通过卡尔曼滤波对不同模型的电池荷电状态进行预测。采用模糊推理确定不同模型预测结果的权重,并加权求和作为最终结果。实验表明,该预测方法在不增加测量装置硬件成本的基础上,有效提高了电池SOC值的预测精度。