基于温度补偿的动力锂电池SOC估算方法

作者：刘新天; 彭泳; 何耀; 郑昕昕

来源：计算机仿真, 2021, 38(05): 66-69+328.

DOI：10.3969/j.issn.1006-9348.2021.05.014

• 电动汽车
• 锂电池
• 荷电状态
• 温度补偿
• 扩展卡尔曼滤波

动力电池的荷电状态(State of Charge, SOC)是电动汽车的重要参数之一,直接影响电动汽车的安全控制与可续行里程的评估。电池总容量作为估算电池SOC的重要变量之一,其与使用环境温度密切相关,而在SOC估计算法中常被认为是恒定值,从而影响不同环境温度下锂电池SOC估计精度。为实现对锂电池SOC的准确估计,考虑温度对锂电池容量等特性参数的影响,通过引入温度补偿模型,并结合扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)算法实现对锂电池SOC的动态估计。在不同环境温度下模拟电动汽车实际工况对锂电池进行放电试验,并比较未经温度补偿的SOC算法与补偿后的SOC算法精度。研究结果表明,所提出的方法适用于不同温度的锂电池,能实现较为精确的估计。