基于多尺度并行卡尔曼滤波算法的电池状态参数估算

作者：孔德昊; 刘胜永^*

来源：广西科技大学学报, 2022, 33(02): 54-68.

DOI：10.16375/j.cnki.cn45-1395/t.2022.02.008

• SOC-SOH估计
• 多尺度并行扩展卡尔曼滤波
• 2阶RC等效模型

准确估算并合理利用电池的荷电状态（state of charge,SOC）与健康状态（state of health,SOH）可以延长电池的使用寿命。为了实现准确的SOC-SOH在线估计，在扩展卡尔曼滤波的基础上，采用多尺度并行扩展卡尔曼滤波估计算法（multi-scale double extended Kalman filter,MDEKF）提高估计精度。在建立电池2阶RC等效电路模型上，利用最小二乘法对模型参数进行辨识，设计并行结构的滤波器进行电池SOC估计和参数修正，并以电池组容量值作为表征量对SOH进行估算。仿真实验结果表明，SOC估计误差由1.43%降低到1.10%,SOH估计结果稳定在0.5%以内，验证了算法的快速收敛性和实时性。

• 单位
  广西科技大学