双自适应CKF锂电池荷电状态估计

来源：电子测量技术杂志2024年第15期北京时间：

作者：杨宇飞，王高杰，郑艳萍

单位：1.郑州大学机械与动力工程学院 郑州 450001; 2.广东佛山联创工程研究生院 佛山 528300

摘要：锂电池荷电状态是锂电池安全运行最重要的状态参数，为了提高锂电池SOC的估算精度，本文提出了一种双自适应容积卡尔曼滤波算法。利用锂电池二阶DP等效电路模型做状态参数的离线辨识，使用精确度较高的容积卡尔曼滤波算法估测单个SOC，并且引入自适应因子去估测实时噪声，在获得SOC的基础对锂电池内阻实时估计，用双自适应容积卡尔曼滤波算法估测SOC。为了全面验证自己的结论符合实际工况要求，本文进行了动态压力测试、联邦城市驾驶、城市驾驶循环和城郊驾驶循环的模拟工况实验，通过算法获得前3种工况SOC的误差在0.5%以内，城郊驾驶循环工况的误差在1%以内，并且具有较强的鲁棒性，证明自己的算法成立。

关键词：SOC;离线辨识;双自适应容积卡尔曼滤波算法

基金资助：河南省重大科技专项(221100240200)资助