电动汽车动力电池荷电状态估计

精准可靠的荷电状态估计对电动汽车整车性能有举足轻重的影响，从而成为国内外学者研究的重要方向。文章选取三元锂离子电池作为研究对象，然后介绍了几种荷电状态的估计方法，选择使用模型基础法进行荷电状态的估计，构造一阶Thevenin模型，然后利用充放电实验所得数据和MATLAB里的多项式拟合工具构造得出开路电压-荷电状态（OCV-SOC）的函数对应关系。通过使用最小二乘法来辨识对模型中的参数值可以进行离线辨识，再使用自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）算法来估计锂离子电池的荷电状态。随后进行了动态应力测试（DST）实验，将扩展卡尔曼滤波（EKF）算法与AEKF算法进行荷电状态估计的对比及误差分析，从而对AEKF算法的精确度进行检验。最终通过实验数据可以得出结论，文章介绍的AEKF算法对DST实验工况的荷电状态估计可以保证较满意的精确度，并且此算法不是很复杂，操作性强。