基于EKF算法的锂电池SOC评估方法

作者：徐研科; 范兴明^*; 张鑫; 高琳琳

来源：桂林电子科技大学学报, 2018, 38(03): 189-193.

DOI：10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.20180720.001

• Matlab仿真
• 电池模型
• 扩展卡尔曼滤波算法
• 电池SOC

针对利用安时积分法估算电池SOC因不能消除误差累积问题,将扩展卡尔曼滤波算法应用于电池SOC估计。该方法依赖电池模型精度,简化GNL模型得到的二阶RC模型能够满足电池模型精度需求,且只有二阶计算量。利用带遗忘因子递推最小二乘法对电池模型参数进行辨识,从根源校正模型,并结合扩展卡尔曼滤波算法进行电池SOC估计。Matlab仿真实验结果表明,UDDS工况下,利用扩展卡尔曼滤波算法能解决安时积分法误差累积问题,而且结合在线辨识算法动态更新电池模型,扩展卡尔曼滤波算法的估计误差小于3%。扩展卡尔曼滤波算法能满足电动汽车动力电池SOC估计的要求。

• 单位
  桂林电子科技大学; 机电工程学院