基于AFEKF的锂离子电池SOC估算方法
刘光军
吴思齐
张恒
邓洲
湖北工业大学 太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室,湖北 武汉 430068
摘要：针对利用扩展卡尔曼滤波算法估算锂电池荷电状态时,由于历史数据影响易产生累积误差的问题,提出了一种基于自适应渐消扩展卡尔曼的SOC估算方法.选用Thevenin等效模型并用递推最小二乘法进行电池参数辨识,通过将自适应渐消因子引入EKF算法中,抑制历史数据对当前状态估算的影响,完成锂电池SOC估算.结果表明:AFEKF算法在递推20 次时可有效收敛,具有较好鲁棒性,估算SOC的平均误差为1.03%,误差均方根为1.21%,平均运行时间为1.476 s,可以较好地模拟电池的动静态特性.
关键词：锂离子电池荷电状态卡尔曼滤波SOC估算估算方法EKF算法最小二乘法自适应
分类号：TM912(独立电源技术（直接发电）)
资助基金：国家自然科学基金(61903129)湖北工业大学产业研究院项目(XYYJ2022C01)
论文发表日期：2024-05-25
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：6( 318-323 )
英文信息