基于采样点卡尔曼滤波的动力电池SOC估计

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基于采样点卡尔曼滤波的动力电池SOC估计

高明煜1.2          何志伟2          徐杰2

( 1.武汉理工大学信息工程学院 武汉430070 2.杭州电子科技大学电子信息学院 杭州310018)

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摘要动力电池荷电状态 (SOC)的快速精确估计是电池能量管理系统的核心技术。针对动力电池这一动态非线性系统，提出了电池过程模型的具体改进方法，以使其可以适应不同放电速率和不同温度条件对动力电池Soc的影响;给出了利用采样点卡尔曼滤波进行电池SoC估计的具体步骤;最后，分析了采样点卡尔曼滤波在SoC估计精度、收敛速度、算法复杂度及鲁棒性等方面的性能。实验表明，采用采样点卡尔曼滤波算法可以快速地完成动力电池SOC的精确估计，误差在5%左右;模型参数的合理微调几乎不影响算法的准确性，表明了算法具有一定的鲁棒性。
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# p5 D  p. g5 w* Z% Z关键词:动力电池荷电状态 过程模型 观测模型 采样点 卡尔曼滤波


3 F2 n1 Z1 d- p" [+ r( O3 A中图分类号: TM912


1 引言
电池作为备用电源已在通信、电力系统、军事装备、电动汽车等领域得到了广泛的应用。随着环保观念的日渐深入人心，越来越多的系统开始采用电池作为主要动力供给。在这些系统中，动力电池工作状态的好坏直接关系到整个系统的运行可靠性。为确保动力电池组的性能良好，延长电池组使用寿命，须及时、准确地了解电池的运行状态，对电池进行合理有效的管理和控制。而在电池各运行状态如电池荷电状态(State of Charge，SOC)、 功率衰落、容量衰落等参数中，电池的SOC参数最为重要，其精确估算是电池能量管理系统中最核心的技术，通过Soc和其他一些相关量的变化，可以判断出电池组中各单体电池的当前状态，决定是否需要进行电池均衡或更换某--单体电池，而不影响整个电池组的整体性能["。SOC的作用与燃油汽车系统中的油量表类似，但是，剩余油量可以通过相应的传感器直接测得，而电池的SOC却无法用--种传
3 W. |2 \; L: [* r感器直接测得，它必须通过对--些其他物理量的测量并采用一定的数学模型和算法来估计得到。


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xixihahaheihei

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琪姐2020

现在用电池，然后得测试电池的各种参数来写程序来学习学习

cuiyaping2515

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wangqin

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