基于CARMA模型的动力电池荷电状态估计

作者：黄玉莎; 陈玉珊; 秦琳琳; 石春; 吴刚

来源：控制与信息技术, 2020, (02): 36-59.

DOI：10.13889/j.issn.2096-5427.2020.01.400

• 荷电状态
• 受控自回归滑动平均模型
• 动力电池
• SOC估计

为完善电动汽车电池管理系统的主要功能,实现对电池准确建模及荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计,文章基于二阶RC等效电路建立了一种受控自回归滑动平均模型(controlled auto-regressive moving average,CARMA),推导得到电池开路电压(opencircuitvoltage,OCV)的最优估计,并结合分段建立的电池OCVSOC模型实现电池SOC估计,从而实现了电池模型参数在线实时辨识以及SOC实时估计,解决了因初值设定不合理而影响SOC估计准确度的问题。仿真结果表明:在美国联邦城市运行工况下,SOC估计误差的绝对值不超过2.39%,实现了较为准确的SOC估计。

• 单位
  中国科学技术大学