基于卡尔曼滤波修正算法的电池SOC估算

被引：124

作者：

毛华夫 ^{[1
]}

万国春 ^{[2
]}

汪镭 ^{[1
]}

张谦 ^{[3
]}

机构：

[1] 同济大学控制科学与工程系

[2] 同济大学电子科学与技术系

[3] 上海应用技术学院电气与电子工程学院

来源：

电源技术 | 2014年 / 38卷 / 02期

关键词：

SOC; 卡尔曼滤波修正算法; 扩展卡尔曼滤波算法; 电池管理系统;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM912 [蓄电池]; TN47 [大规模集成电路、超大规模集成电路];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化]; 140101 [集成纳电子科学];

摘要：

电池荷电状态(SOC)的估算是电池管理系统的核心内容,SOC估算准确与否,将直接影响到电池管理系统的决策和控制。在结合开路电压法、安时法的基础上,充分利用扩展卡尔曼滤波法的修正功能,综合考虑电池充放电倍率、温度和充放电循环次数等因素对SOC估算的影响,提出了卡尔曼滤波修正算法,并将其应用在插电式混合动力汽车电池管理系统中。研究结果表明,卡尔曼滤波修正算法有效地解决了传统安时法无法估计SOC初值和误差累积,以及开路电压法需要电池静置无法做到在线估算SOC等问题,获得了更高的估算精度,为电池管理系统提供一种实用的SOC估算方案。

引用

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