基于改进扩展卡尔曼滤波算法的SOC估算

在电动车、储能系统和移动设备等领域中，电池管理系统是保障电池组性能和安全性的关键技术之一，而电池荷电状态（SOC）估算是其重要的组成部分。文章重点针对18650型号的磷酸铁锂电池（单体电池）SOC估算展开研究和设计，首先选择双阶远程控制（RC）模型作为电池模型，通过电池容量标定实验、开路电压（OCV）-SOC标定实验、混合功率脉冲特性（HPPC）实验确定了双阶RC模型的各个动态参数，在MATLAB/Simulink中搭建动力电池仿真模型，验证了所选模型的可靠性。然后，为了解决单体电池SOC估算精度和成本等问题，以扩展卡尔曼滤波（EKF）算法为基础提出了一种改进方法，即在预测第k个时间步的误差协方差矩阵时，引入了时变渐消因子，在更新方差Q和R时引入自适应分子。最后，通过不同循环工况对提出的算法进行仿真分析，结果显示，提出的算法提升了SOC估算的精度，实用性强。