基于改进EKF算法的锂离子电池SOC估算方法_1000027804336811.pdf

### 基于改进EKF算法的锂离子电池SOC估算方法 #### 一、引言 随着新能源汽车行业的快速发展，锂离子电池作为电动汽车的核心储能组件，其性能直接影响着电动汽车的续航能力和安全性。电池的荷电状态（State of Charge, SOC）是评估电池剩余电量的关键指标之一，对于确保电动汽车的安全稳定运行至关重要。当前，SOC估算技术的研究已经成为电池管理系统(Battery Management System, BMS)中的一个重要课题。 #### 二、SOC估算的重要性及其常用方法 电池SOC是指电池当前存储的电量占其最大存储电量的比例，通常用百分比表示。准确地估算SOC有助于提高电动汽车的能量利用效率，减少过度充放电带来的安全隐患，延长电池寿命。目前，SOC估算的方法主要包括： - **安时积分法**：通过监测电池的充电和放电电流，利用积分计算出累积的电量变化，进而得到SOC。 - **开路电压法**：利用电池开路电压与SOC的关系进行估算。 - **神经网络法**：通过训练神经网络模型，学习电池的各种状态特征与SOC之间的映射关系。 - **卡尔曼滤波法及其扩展形式**：利用卡尔曼滤波算法对电池的状态进行预测和更新，实现SOC的实时估算。 #### 三、基于改进EKF算法的SOC估算方法 本文介绍了一种基于改进扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）算法的锂离子电池SOC估算方法。该方法旨在解决锂离子电池在复杂工况下的SOC估算精度问题。 1. **等效电路模型参数分析**：通过放电实验和混合脉冲功率特性（Hybrid Pulse Power Characteristic, HPPC）实验，分析并计算等效电路模型的参数。这些参数包括电池的开路电压、欧姆内阻等关键因素。 2. **模型参数与SOC关系建立**：利用实验数据获得模型参数与放电倍率、SOC之间的关系。这一步骤对于后续的SOC在线估算至关重要。 3. **在线修正开路电压和欧姆内阻**：基于获得的模型参数与SOC关系，提出了一个新的SOC估算原理和方法。该方法通过在线修正开路电压和欧姆内阻来提高SOC估算的准确性。 4. **算法验证**：通过变电流放电实验对所提出的改进EKF算法进行验证，结果显示该方法能够有效提高SOC估算的精度，尤其是在复杂工况下。 #### 四、结论 基于改进EKF算法的锂离子电池SOC估算方法通过引入在线修正机制，显著提高了SOC估算的准确性。该方法不仅适用于实验室环境，而且在实际应用中也表现出了良好的适应性和鲁棒性。对于未来电动汽车的发展而言，这种高精度的SOC估算方法将为提高电动汽车的整体性能提供强有力的支持。 #### 五、展望 尽管基于改进EKF算法的SOC估算方法已经取得了一定的成果，但仍然存在进一步改进的空间。例如，可以考虑结合机器学习技术，进一步优化模型参数的估计过程，以及探索更多新的SOC估算策略，以应对未来电动汽车市场的多样化需求。此外，随着电池技术的进步，开发适用于不同类型锂离子电池的SOC估算方法也将成为一个重要的研究方向。