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摘要
针对电池SOC与SOH估计结果相互影响，单独估计精确度不高的问题，本文提出了一种基于等效电路模型和数据驱动模型融合的SOC和SOH联合估计方法。通过构建考虑老化和SOC的电池二阶RC等效电路模型，采用带遗忘因子的递推最小二乘法，在不同SOC和SOH的情况下，对电池的参数进行在线辨识，实现电池参数在线辨识与电池SOC和SOH估计的耦合。以锂离子电池自20%SOC到恒流充电阶段结束所需时间为输入，电池SOH值为输出，训练GPR模型，实现电池SOH估计。将输出的SOH估计值与电池的额定容量相乘，得到电池的实际容量，更新二阶RC状态空间方程，采用扩展卡尔曼滤波算法对电池进行SOC估计，实现电池SOH估计和SOC估计之间的耦合。采用牛津大学电池退化数据集和NASA随机使用电池数据集进行算法验证，结果表明，所提联合估计方法能够在电池的生命周期内较准确地跟随锂离子电池SOC和SOH的真实值。
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