摘要: 为解决锂电池荷电状态( SOC)难以精确估计的问题，提出了基于改进的粒子群优化扩
展卡尔曼滤波(IPSO-EKF)算法预测电池 SOC。为减小参数非线性特性影响，重新构建了 EKF 算
法电池状态空间方程，以辨识出的电池模型参数为基础，获得 SOC 最优估计。采用 IPSO 算法优化
EKF 算法噪声方差矩阵，解决系统状态误差协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵最优解获取难题，
进一步提高 SOC 的估计精度。计算结果表明:IPSO-EKF 算法能够精确地辨识电池模型参数和
SOC 值，并能够很好地修正状态变量初始误差。
动力系统有效管理和控制的关键，对电池的健康状态监控、寿命预测以及能量管理策略的制定具有重要意义。然而，由于锂电池的复杂非线性动态特性，精确估计SOC一直是一项挑战。
本文提出了一种基于改进粒子群优化扩展卡尔曼滤波（IPSO-EKF）的锂电池模型参数辨识与荷电状态估计方法。扩展卡尔曼滤波（EKF）是一种用于非线性系统的状态估计工具，通过线性化非线性模型来近似地更新系统状态。然而，EKF在处理某些非线性问题时可能会导致精度损失，特别是在参数辨识和噪声矩阵估计方面。为了解决这些问题，研究者引入了粒子群优化（PSO）算法来改进EKF。
粒子群优化是一种全局优化算法，模拟了鸟群寻找食物的行为，通过群体中的粒子相互作用来搜索最佳解决方案。在此应用中，IPSO算法被用来优化EKF的噪声方差矩阵，即系统状态误差协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵。这样做可以更有效地寻找这两个矩阵的最优解，从而提高SOC估计的精度。
具体来说，研究者重新构建了EKF的状态空间方程，以减少电池模型参数非线性特性的影响。这些新构造的方程为参数辨识提供了基础，使得SOC的最优估计得以实现。然后，IPSO算法被用来优化EKF的噪声方差矩阵，解决了传统EKF在获取最优解时可能遇到的困难。这一优化过程提高了对系统状态误差和测量噪声的估计，从而提升了SOC估计的准确性。
实验结果证实了IPSO-EKF算法的有效性。该算法不仅能精确辨识电池模型参数，还能准确估计SOC值，并能有效地修正状态变量的初始误差。这对于实时监控电池状态、预测电池性能和延长电池寿命具有重大价值。特别是在军事应用中，如装甲车辆的混合动力系统，准确的SOC估计对于能源管理和战术决策至关重要。
总结来说，基于IPSO-EKF的锂电池模型参数辨识与荷电状态估计方法通过结合EKF的高效状态更新和PSO的全局优化能力，提供了一种更精确的电池状态估计手段。这种方法对于解决锂电池 SOC 估计的难点，提高电池管理系统（BMS）的性能，尤其是在复杂的动力系统中，具有显著的理论和实践意义。未来的研究可以进一步探索如何将这种优化方法应用于更大规模的电池阵列，或者在不同工作条件下的电池状态估计，以提升整体系统的稳定性和效率。
