基于MPA-DKF的单液流锌镍电池荷电状态估计

摘要

基于单液流锌镍电池二阶RC等效电路模型,采用双卡尔曼滤波算法(DKF)联合估计该电池荷电状态(SOC)及欧姆内阻参数,以降低电池模型参数时变对SOC估计精度的影响。同时,考虑噪声统计特性(过程噪声协方差、量测噪声协方差)及状态误差协方差初值对DKF算法估计性能的影响,提出采用海洋捕食者优化(MPA)算法对其进行寻优以更好地发挥DKF算法的估计性能。仿真结果表明,所提出的MPA-DKF算法相较于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法及DKF算法在估算单液流锌镍电池SOC时具有更高的估算精度及更强的鲁棒性,其最大估算误差不超过1%,且在SOC初值错误的情况下仍能快速修正至准确值附近。