基于扩展卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估计

作者：李伟; 刘伟嵬^*; 邓业林

来源：中国机械工程, 2020, 31(03): 321-343.

DOI：10.3969/j.issn.1004-132X.2020.03.010

• 锂离子电池
• 荷电状态(SOC)
• PNGV模型
• 开路电压
• 扩展卡尔曼滤波

针对电池荷电状态(SOC)难以准确估计的问题,采用扩展卡尔曼滤波方法来提高SOC的估计精度。首先以磷酸铁锂电池为研究对象,建立了电池的PNGV等效电路模型,并采用充放电实验和离线辨识的方法得到模型中的参数,得到了开路电压、欧姆内阻、极化内阻和极化电容与SOC的多项式函数关系;然后,对模型进行验证,并分析了模型的准确性;最后,在实际工况下,运用扩展卡尔曼滤波方法估计锂离子电池的SOC值,并与安时法计算的SOC值进行比较。结果表明,PNGV模型结合扩展卡尔曼滤波方法估计的锂离子电池SOC值的最大误差仅为2.78%,提高了电池SOC的估计精度。

• 单位
  大连理工大学; 苏州大学