基于卡尔曼滤波的锂电池SOC估算影响因素研究

作     者：赵斌 李昊 ZHAO Bin;LI Hao

作者机构：河南工学院电气工程与自动化学院河南新乡453003 新乡市起重机电气控制重点实验室河南新乡453003 

基　　金：河南省青年骨干教师培养计划(2017GGJS170) 河南省高等学校重点科研项目(21B470003) 

出 版 物：《河南工学院学报》 (Journal of Henan Institute of Technology)

年 卷 期：2022年第30卷第1期

页      码：13-17页

摘      要：锂电池组的SOC估算是纯电动汽车剩余里程估计与能量管理的基础,也是电池管理系统的基础工作。卡尔曼滤波算法便于实现实时估计、能更好地适应电动汽车剧烈变化的工况而被广泛使用。为获得基于卡尔曼滤波算法的锂电池组SOC估算的影响因素,文章以磷酸铁锂电池组为研究对象,建立锂电池组的PNGV状态空间模型,并设计了EKF算法和UKF算法。在ADVISOR工况放电数据下,分别估算了锂电池组的SOC,分析了影响锂电池组滤波器滤波性能的因素。仿真实验结果表明,卡尔曼滤波算法相关参数初值的选择对SOC估算精度产生了重要影响。

主 题 词：锂电池组 SOC 卡尔曼滤波 EKF UKF 影响因素 

学科分类：0808[工学-自动化类] 08[工学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1008-2093.2022.01.004

馆 藏 号：203110386...