基于自适应卡尔曼滤波的锂电池SOC估计

发布时间：2018-07-02 07:30

  本文选题：SOC + 锂离子电池　； 参考：《电源技术》2017年11期

【摘要】：考虑到传统的卡尔曼滤波策略在未知干扰噪声环境下不能对锂离子电池的荷电状态(SOC)进行准确的估计,简要论述了锂离子电池的等效电路模型,提出了自适应卡尔曼滤波方法,利用Matlab/Simulink建立了基于自适应和常规的卡尔曼滤波法的锂离子电池SOC估计的仿真模型,分析研究了在未知干扰噪声下两种滤波法的SOC估计值变化曲线以及误差关系。仿真结果表明,采用自适应卡尔曼滤波方法估计的SOC误差较传统的要小,从而有效降低了未知干扰噪声对电池管理系统所受到的影响,且具有较好的鲁棒性,为今后深入研究动力电池SOC估计方法提供了一定的参考。
[Abstract]:Considering that the traditional Kalman filtering strategy can not accurately estimate the state of charge (SOC) of lithium-ion batteries under unknown interference noise, the equivalent circuit model of lithium-ion batteries is briefly discussed, and an adaptive Kalman filter method is proposed. Using Matlab / Simulink, a simulation model of SOC estimation for lithium ion batteries based on adaptive and conventional Kalman filtering method is established. The SOC estimation curves and error relationships of two filtering methods under unknown interference noise are analyzed and studied. The simulation results show that the SOC estimation error using adaptive Kalman filter is smaller than that of the traditional one, which effectively reduces the impact of unknown interference noise on the battery management system, and has good robustness. It provides a certain reference for further research on SOC estimation method of power battery.
【作者单位】： 广东工业大学自动化学院;
【分类号】：TM912

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