基于自适应扩展卡尔曼滤波法的储能电池荷电状态估计研究

作者：裴超; 王大磊; 冉孟兵; 王曼; 代昀杨; 蒋凯

来源：智慧电力, 2019, 47(05): 84-96.

DOI：10.3969/j.issn.1673-7598.2019.05.013

• 荷电状态(SOC)估计
• 储能电池
• 自适应扩展卡尔曼滤波法(AEKF)
• 状态空间表达式

荷电状态估计是储能电池管理的一项重要指标。目前工程上广泛使用的安时积分法虽然简单,但是存在诸多局限性。为了提高电量估算的精度和速度,同时考虑实际应用需求,针对储能电池开展了基于自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)法的荷电状态估计研究,以二阶Thevenin等效电路模型为基础,列写状态空间表达式,建立滤波器模型并根据实际情况对算法进行适当改进。仿真实验通过对比扩展卡尔曼滤波(EKF)法和AEKF方法,证实了AEKF方法的优越性。

• 单位
  华中科技大学; 电子工程学院; 国网重庆市电力公司