基于在线参数辨识和AEKF的锂电池SOC估计

摘要

SOC的准确估计对提高电池的动态性能和能量利用效率至关重要,估计过程中,模型参数不准确以及系统噪声的不确定性都会对结果产生较大影响.为减小模型参数辨识和系统噪声对SOC估计精度的影响,本文采用二阶RC等效电路模型,结合自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF)进行锂电池的SOC估计.用带有遗忘因子的最小二乘法对模型参数进行在线辨识,以减小由参数辨识引起的估计误差,AEKF可以对系统和过程噪声进行修正,从而减小噪声对SOC估计的影响.最后分别用EKF和AEKF进行SOC估计并比较其误差,结果表明,AEKF联合最小二乘法参数在线辨识具有更高的精度和更好的适应性.