基于无迹卡尔曼滤波的纯电动汽车锂电池SOC估算
束文强
安徽信息工程学院电子与电气工程学院,安徽芜湖 241000
摘要：现阶段影响纯电动汽车发展的重要因素之一为电池,而考量电池的一项重要指标为锂电池的荷电状态(SOC),对锂电池荷电状态进行准确估算,可为其剩余里程预测以及电池能量管理提供相应的数据支持.锂电池作为常用的充电设备,其SOC难以估测制约了新能源汽车的发展.针对锂电池荷电状态估算的问题,分析其工作原理,建立磷酸铁锂电池的模型,通过对锂电池内部的相关参数进行辨识,基于扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和无轨迹卡尔曼滤波算法(UKF),在Matlab中运用上述算法对磷酸铁锂电池的SOC进行估算.通过仿真得出两种算法的误差,进一步表明UKF具有较高的精确度,其估算误差能够保持在 4%范围之内,可满足锂离子电池荷电状态的要求.
关键词：电动汽车锂电池戴维宁模型Matlab
分类号：U469.72(汽车工程)
资助基金：安徽高校自然科学研究项目(KJ2020A0832)安徽信息工程学院青年科研基金项目(23QNJJKJ008)芜湖市应用基础研究项目(2022jc41)
论文发表日期：2024-01-30
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 26-32 )
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