锂离子电池荷电状态全参数自适应估计
宋丹丹1
高哲2
柴浩宇1
焦芷媛1
1.辽宁大学数学与统计学院,辽宁沈阳 1100362.辽宁大学数学与统计学院,辽宁沈阳 110036;辽宁大学轻型产业学院,辽宁沈阳 110036
摘要：考虑到锂离子电池荷电状态(SOC)估计中,初始SOC值的不确定性对估计精度有显著影响,提出了一种融合初值补偿机制的自适应分数阶扩展卡尔曼滤波(AFEKF)方法.依据电池的分数阶特性,构建了一个包含两个恒定相位单元的分数阶等效电路模型,并对描述电池充放电全程的分数阶等效电路模型方程进行了离散化处理.为了提升SOC估计在复杂工况下的适应性,采用了线性卡尔曼滤波器对测量方程中的系数进行在线辨识.此外,为了解决离散化状态方程中参数、分数阶阶数、等效电路模型初值以及噪声不确定性问题,引入了Sage-Husa滤波器和带有初值补偿的AFEKF方法.最后,通过对比实验分析了带有初值补偿的AFEKF与不带有初值补偿的AFEKF的性能差异,并在不同工况下进行了带有初值补偿的AFEKF的SOC估计实验.实验结果表明,所提出的SOC估计方法在复杂工况下具有较强的适应性.
关键词：分数阶模型扩展卡尔曼滤波荷电状态初值补偿自适应估计
论文发表日期：2025-06-30
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：10( 1160-1169 )
英文信息