锂电池的电量估计仿真研究

摘要：

锂电池的荷电状态(SOC,State-of-Charge)直接反映电池的剩余电量,是电池组管理的核心参数.然而,电池循环次数的增加、瞬间大电流、温度等因素将导致电池特性发生变化,因此使用扩展卡尔曼滤波(EKF,extended kalman filtering)对锂电池的荷电状态进行估计会引入较大的误差甚至算法发散.为了有效抑制参数扰动和系统的非线性,基于一种改进的二阶RC等效电路模型,应用粒子滤波算法(PF,particle filtering)实现了锂电池荷电状态的估计.最后,根据锂电池放电实验所得数据进行仿真,结果显示了该算法的优越性.

关键词：锂电池模型、荷电状态、粒子滤波

所属期刊栏目：41

分类号：TM912.9

资助基金：陕西省自然科学基金项目2013JM8026

在线出版日期：2017-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：367-369,452