基于改进卡尔曼滤波的电池SOC估算

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1、2014年6月北京航空航天大学学报June2014第40卷第6期JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsVol_40No．6基于改进卡尔曼滤波的电池SOC估算徐颖沈英(北京航空航天大学机械工程及自动化学院，北京100191)摘要：以研究电动汽车动力电池管理系统为背景，以电池荷电状态估算为关键技术，介绍了荷电状态与其主要影响因素的非线性动态关系，建立了二阶RC等效电池模型．在此基础上，考虑了温度对电池内阻的影响，采用卡尔曼滤波算法、改进的安时计量法和开路电压法，

2、结合基于温度的电池模型参数在线辨识，对电池荷电状态进行估算，通过MATLAB仿真，并与基于经验公式的卡尔曼滤波算法进行了对比，平均误差为2．46％，提高了估算精度，验证了算法的可行性和可靠性．关键词：荷电状态；电动汽车；电池模型；卡尔曼滤波中图分类号：TM912．1文献标识码：A文章编号：1001-5965(2014)06-0855-06Improvedbatterystate--of--chargeestimationbasedonKalmanfilterXuYingShenYing(SchoolofMechanicalEn

3、gineeringandAutomation，BeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Beijing100191，China)Abstract：Setintheresearchinthebatterymanagementsystemofelectricvehicle，thestateofcharge，aswellasthemainfactorstotheirnonlineardynamicrelationship，wasillustratedandasecond·orderR

4、Ce—quivalentcellmodelwasestablishedbasedonthekeytechnologyofbatterystateofchargeestimation．Aftertakingtheinfluenceoftemperatureonthebatteryinternalresistanceintoaccount，thestateofchargeofthebatterywasestimatedwithKalmanfilteralgorithm．theimprovedAhcountingmethodandt

5、heopen-circuitvoltagemethod，combinedwiththeonlinethermalmodelparametersidentification．MATLABsimulationshowsthattheaverageerrorwas2．46％comparedwiththeconventionalKalmanfilteralgorithm，whichverifiesthefeasibilityandreliability．Keywords：state-of-charge；electricalvehicl

6、es；batterymodel；Kalmanfiltering随着环境污染和能源匮乏的问题越来越严重，国家制定了电动汽车发展战略，但是发展的瓶颈在于电池和电池管理系统⋯．电池的荷电状态(SOC，StateofCharge)的精确估算是电池管理系统的核心，也是重要内容和难点，它提供了电池的使用信息及续航里程，并且是实现电池均衡及其他功能的基础．而建立准确的电池模型和适当的估算方法是提高SOC估算精度的关键嵋。．由于电池的荷电状态和很多因素相关，而且具有很强的非线性，给SOC实时在线估算带来很大的困难"J．目前应用的各种SOC实时

7、在线估算方法都存在或多或少的缺陷，不能很好地满足实际使用的要求．开路电压法，简单易行，精度较高，但是动态响应慢，只适合电动汽车停车状态下检测电池剩余容量，不能满足在线检测的需要；安时计量法，如果电流测量和初始值存在误差，则会导致误差累计，不断放大，但是安时计量法可以作为其他算法的辅助工具；除此之外还有内阻法、放电实验法、神经网络法和卡尔曼滤波法等，其中卡尔曼滤波算法是研究的热点，它能对初始误差进行修正，并对噪声有很强的抑制作用，在估算过程中有很好的精度HJ．所以本文采用改进的卡尔曼滤收稿日期：2013-07—11；网络出版时间

8、：2013-12-0616：27；DOI：10．13700／j．bh．1001-5965．2013．0414网络出版地址：WWW．cnki．net／kcms／detail／11．2625．V．20131206．1627．003．html作者简介：徐颖(1969一)，女，四川德