考虑环境温度影响的超级电容SOC加权融合估计方法

超级电容荷电状态（SOC）的准确估计，直接决定了电动汽车的起动、爬升和加速性能，是电动汽车混合储能系统最重要的任务之一。为此，本文中提出了一种基于模糊熵加权融合的超级电容SOC估计方法。首先，利用粒子群算法辨识了-10、10、25和40℃下的戴维南模型参数，并且采用最近邻点法建立了其与温度之间的映射关系。然后，利用模糊熵设计了基于3种典型卡尔曼滤波的SOC加权融合估计方法。最后，选择自适应加权平均以及残差归一化加权融合的SOC估计方法用于进一步评估该方法的性能表征。结果表明，基于模糊熵加权融合的超级电容SOC估计方法能够提高超级电容SOC估计精度，尤其在高温环境（40℃）下提升效果更为显著。