基于EKF的锂电池SOC估算与试验研究

发布时间：2018-05-03 20:40

  本文选题：SOC估计 + 扩展卡尔曼滤波　； 参考：《电源技术》2015年12期

【摘要】：锂离子电池以其无泄漏、无污染、无噪声等优点,近年来广泛应用于工业及生活领域。目前常用的基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的锂电池SOC(荷电状态)估计方法由于建模不准确而导致估计结果误差较大,严重影响到电池管理系统的性能及整机系统的控制。针对该问题,采用精度较高的Randles模型,并在拟合电池的OCV(开路电压)-SOC曲线时通过引入自然指数函数并增加多项式阶数等方法提高拟合精度。使用EKF对锂电池SOC进行估计,与理论结果相比模型改进后估计误差的标准差比改进前下降了64.43%。试验结果表明通过改进电池模型大大提高了基于EKF方法的锂电池SOC估计精度,对于提高电池管理系统以及整机系统性能具有重要意义。
[Abstract]:Lithium ion battery has been widely used in industry and life in recent years because of its advantages of no leakage, no pollution, no noise and so on. The current SOC-based estimation method for lithium battery based on extended Kalman filter (EKF), which is not accurate in modeling, results in a large error, which seriously affects the performance of the battery management system and the control of the whole system. In order to solve this problem, the high precision Randles model is used to improve the fitting accuracy by introducing the natural exponential function and increasing the polynomial order when fitting the open circuit voltage curve of the battery. Using EKF to estimate the SOC of lithium battery, compared with the theoretical results, the standard deviation of the estimation error after the improvement of the model is reduced by 64.43. The experimental results show that the SOC estimation accuracy of lithium battery based on EKF method is greatly improved by improving the battery model, and it is of great significance to improve the performance of the battery management system and the whole system.
【作者单位】： 中国科学院沈阳自动化研究所;
【分类号】：TM912

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1840003