一种基于模型参数优化的卡尔曼滤波锂电池SOC估计方法

摘要

本发明公开了一种基于模型参数优化的卡尔曼滤波锂电池SOC估计方法，包括以下步骤：建立锂电池二阶RC等效电路模型；在获取OCV‑SOC关系曲线的基础上，对二阶RC等效电路模型参数进行辨识；对模型的精度进行验证；基于二阶RC等效电路模型建立卡尔曼滤波算法；对模型参数进行优化；基于优化后的二阶RC等效电路模型参数，利用卡尔曼滤波器估计锂电池的SOC值。本发明简单可靠，数据精准，估算误差比优化前显著降低，大大提高了SOC在线估计精度；能够准确的反应锂电池的剩余电量，对提高锂电池安全可靠性、提高锂电池能量利用率、延长锂电池寿命具有重要意义。