10.16628/j.cnki.2095-8188.2019.04.012
基于改进模型和无迹卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估计
动力锂离子电池的荷电状态 (SOC) 估算是电池管理系统的核心与关键技术.传统的安时积分法会产生累积误差导致结果不收敛, 应用一阶Thevenin模型的各类卡尔曼滤波方法由于模型精度有限不能取得较好的估算结果.针对以上问题, 提出了以二阶Thevenin等效电路模型并结合动态元件参数, 采用无迹卡尔曼滤波 (UKF) 算法, 对状态方程改进的安时积分法结果进行修正, 提高了SOC估算的精度.在3种不同的工况下对电池进行SOC估算试验, 试验结果表明二阶Thevenin等效电路模型下UKF算法在SOC估算中可以快速收敛, 并取得较高的精度.
锂离子电池、SOC估算、二阶Thevenin模型、无迹卡尔曼滤波
TM912
青岛市博士后基金2015118;山东省科技发展计划2017GGX50114
2019-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
64-70,78
