基于改进UKF算法的锂电池SOC估计

摘要：

针对无迹卡尔曼滤波(UKF)算法在状态估计过程中忽略了系统噪声的时变特性,导致锂电池SOC估计精度较低、稳定性较差问题.基于Thevenin等效电路模型,采用Sage-Husa自适应滤波器对系统噪声进行了实时估算和修正,再与UKF算法相结合形成自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法,从而提高了锂电池SOC估计精度.在模型参数识别部分,采用可变遗忘因子递推最小二乘算法(VFFRLS).通过UDDS工况仿真结果验证表明:AUKF算法比UKF算法具有更好的估计效果.

关键词：无迹卡尔曼滤波、锂电池SOC、自适应滤波、可变遗忘因子

所属期刊栏目：24

分类号：TM912

在线出版日期：2022-08-18（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：247-250