基于FFMILS-MIUKF联合算法的锂电池SOC估计

来源：电子测量技术杂志2022年第16期北京时间：

作者：邢丽坤，詹明睿，郭敏，伍龙，仇伟文

单位：1.安徽理工大学电气与信息工程学院;2.淮南师范学院机械与电气工程学院，安徽 淮南 232001

摘要：准确估计SOC在防止锂电池过度充放电、提高锂电池能量利用率以及保障电池管理系统安全稳定运行方面具有重要意义。本文以三元锂电池为研究对象，提出一种基于多新息辨识理论的SOC估计方法，通过建立二阶RC等效电路模型，采用遗忘因子多新息最小二乘法（FFMILS）对模型参数进行在线辨识，结合多新息无迹卡尔曼滤波（MIUKF）算法估计锂电池的SOC，通过UDDS实验验证,并和EKF、UKF及MIUKF算法进行对比，实验结果表明，FFMILS-MIUKF算法估计锂电池SOC的误差控制在1.08%左右，其具有高精确性和快速收敛性。

关键词：锂电池;多新息辨识理论;遗忘因子最小二乘法;无迹卡尔曼滤波

基金资助：安徽省高校自然科学基金重点资助项目(KJ2019A0106)；淮南市2021年重点研究与开发计划项目（2021A249）