基于改进EKF算法变温度下的动力锂电池SOC估算

作     者：蒋聪 王顺利 李小霞 熊鑫 JIANG Cong;WANG Shunli;LI Xiaoxia;XIONG Xin

作者机构：西南科技大学信息工程学院 

出 版 物：《储能科学与技术》 (Energy Storage Science and Technology)

年 卷 期：2020年第9卷第1期

页      面：204-210页

核心收录：

学科分类：080703[工学-动力机械及工程] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61801407) 四川科技厅重点研发项目(2019YFG0427,2018GZ0390) 

主　　题：动力锂电池 SOC估算 温度 参数辨识 Thévenin模型 改进扩展卡尔曼滤波 

摘      要：动力锂电池的荷电状态(SOC)准确估算是电池安全可靠有效使用的关键。而温度对动力锂电池的性能有较大影响,在综合分析动力锂电池SOC估算的各种因素的基础上,结合各种现有的SOC估算方法,比较了优缺点。考虑到−10~40℃的温度变化,对中航三元锂50 A·h锂电池在不同温度下进行混合脉冲功率性能测试试验(HPPC)以进行锂电池参数辨识,探究锂电池参数随温度变化特性,建立适应温度变化的Thévenin等效电路模型,运用平方根分解改进扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行SOC估算,以避免由于计算机字长引起的计算误差导致的滤波发散。对锂电池在变温度下进行参考汽车工况进行实验,导出电池数据在Simlink进行算法估算效果仿真验证。结果表明基于所使用变温度下的Thévenin等效电路模型运用改进EKF进行SOC估算的最大误差小于1.5%,平均误差为0.37%。上述方法可以校正SOC初始值的误差,不依赖于初始值的准确性,能实现不同温度下的SOC估算。