基于热电耦合模型和AUKF的锂电池内温状态估算

作者：张峰凡; 张良力; 刘江

来源：传感器与微系统, 2024, 43(03): 152-155.

DOI：10.13873/J.1000-9787(2024)03-0152-04

• 锂电池
• 内温状态估算
• 热电耦合
• 双重极化
• 自适应无迹卡尔曼滤波

内温状态(SOIT)可用于锂(Li)电池热失控风险评估以及提高荷电状态/可用性能剩余比例(SOC/SOH)估值精准度。在分析锂电池等效电路模型和热模型的基础上，提出了一种反映锂电池内温升高并对SOC估算形成噪声影响的双重极化热电耦合模型。通过实施恒流放电和混合脉冲功率特性(HPPC)实验并引入带遗忘因子的递推最小二乘法，分别得到锂电池等效电路模型、等效热模型辨识参数。为应对热噪声，提出将无迹卡尔曼滤波(UKF)与自适应协方差匹配相结合为自适应UKF(AUKF),在SOIT估算中，完成过程噪声协方差、测量噪声协方差的在线修正。实验结果证明，当外界因素引发锂电池内部电流电压波动加剧时，AUKF在抑制SOIT估值误差趋大方面明显优于UKF。

• 单位
  武汉科技大学