基于RFMRA和改进PNGV模型的锂离子电池SOC估算

作者：刘冬雷; 范永存; 王顺利; 夏黎黎

来源：电池, 2021, 51(05): 470-473.

DOI：10.19535/j.1001-1579.2021.05.008

• 锂离子电池
• 新一代汽车合作伙伴(PNGV)模型
• 荷电状态(SOC)
• 渐消记忆的递推算法(RFMRA)

提出基于渐消记忆的递推算法(RFMRA)和改进的新一代汽车合作伙伴(PNGV)等效电路模型的锂离子电池荷电状态(SOC)在线估算方法。RFMRA在传统递推最小二乘算法的基础上加入遗忘因子,使在线参数辨识能更实时地反映模型参数;在PNGV模型上串联RC回路,可更精确地体现电池特性。与离线SOC估算相比,算法的最大误差降低35.106%,平均绝对误差(MAE)降低7.21%,平均绝对值百分比误差(MAPE)降低22.42%,均方根误差(RMSE)降低25.38%。