基于多项式电池模型估算电池荷电和健康状态

摘要

本文采用多项式模型对电池进行建模,利用广义简约梯度(GRG)优化方法对参数进行预测。为同时估计SOC和SOH,采用双重扩展卡尔曼滤波(DEKF)方法,第一个EKF用于估计SOC,而第二个EKF估计电池的内阻和实际容量。在此基础上,利用第二次扩展卡尔曼滤波的结果,通过电容衰减法和电阻法确定了SOH。DEKF的使用提供了更准确的结果,因为它可以补偿噪声测量和模型,而不需要初始SOC值。它还提供了较少的计算量和实时结果。最后,将DEKF方法的结果与EKF方法的结果进行了比较,以考察估计器的性能,仿真结果表明,DEKF方法成功地估计了电池的SOC、内阻和容量。