基于并行卡尔曼滤波器的锂离子电池荷电状态估计

摘要

针对新能源电动汽车的电量显示与安全管理问题,对其锂离子电池的荷电状态展开研究,提出了基于并行卡尔曼滤波器的全寿命下的电池荷电状态(state of charge,SOC)估计算法.建立了电池Thevenin一阶RC等效电路模型,通过开路实验的数据处理获取静态OCV-SOC关系表达式,并利用具有动态遗忘因子的最小二乘法对模型参数进行了辨识.以安时积分法为状态传递方程,在扩展卡尔曼滤波的基础上利用最大似然估计准则使模型噪声协方差具有自学习能力.考虑模型参数随电池寿命衰减而改变的问题设计并行结构的滤波器来分别进行电池状态估计和参数修正,保证了数据传递中的纯洁性和独立性,从而实现了全寿命下的SOC估计.经过仿真实验验证算法的快速收敛性与实时性,估计精度在2％以内.