基于自适应无迹卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计

来源：电工电能新技术杂志2021年第2期北京时间：

作者：董祥祥， 武鹏， 葛传久， 金俊喆， 闫书佳， 陈蓓

单位：上海工程技术大学电子电气工程学院， 上海 201620

摘要：锂电池的SOC是新能源汽车电池管理系统的重要参数，对新能源汽车的安全运行起着重要作用。针对因系统噪声特性未知导致传统UKF算法对电池SOC估计精度不高的问题，提出了可以保证系统噪声协方差矩阵非负定性和对称性的改进Sage-Husa自适应滤波算法，并将改进的Sage-Husa自适应滤波算法与UKF结合形成一种新的AUKF算法。AUKF在估计电池SOC的同时，对系统噪声特性进行估计和修正，从而提高SOC估计精度。在FUDS工况下对AUKF进行验证，并将SOC估计结果与UKF对比。实验结果表明，AUKF具有更高的估计精度和稳定性，验证了该算法的有效性。

关键词：锂电池, 荷电状态, 无迹卡尔曼滤波, Sage-Husa自适应滤波, 自适应无迹卡尔曼滤波

基金资助：上海市自然科学基金项目（18ZR1416700）