基于变遗忘因子的改进卡尔曼滤波锂电池荷电状态估算研究

作者：张涛; 陈东明^*; 侯鹏鹏; 王尧彬

来源：河南理工大学学报(自然科学版), 2023, 1-10.

• 锂电池
• 变遗忘因子
• 荷电状态
• 自适应滤波
• 平方根滤波

为了解决锂电池荷电状态(SOC)估算不精准的问题，本文提出变遗忘因子最小二乘(VFF-RLS)与自适应平方根无迹卡尔曼滤波(ASRUKF)算法联合估算SOC。首先使用VFF-RLS对模型参数辨识，根据估算误差实时改变新旧数据权重，防止波动过程辨识精度下降；然后使用ASRUKF算法估算SOC，该算法结合平方根滤波，将自适应算法和平方根无迹卡尔曼滤波结合，确保协方差矩阵非负定，并且能够实时更新噪声；接着搭建实验平台，查找电池手册选择合适的工况实验，利用平台对选择的电池进行实验，将获得的电流电压代入算法进行计算，并与其他算法进行比较。结果表明，在复杂的试验工况下，跟传统算法比较，改进算法的参数辨识速度明显加快，在估算SOC阶段，最大波动误差为0.413%，波动范围明显变小，在实际值误差较大的情况下，依然能够迅速收敛，证明算法的改进是切实可行的，可用于实际电池研究。

• 单位
  河南理工大学; 自动化学院