基于增量误差的卡尔曼滤波算法全区间荷电状态估计

在电池管理系统领域，精确的荷电状态SOC（state-of-charge）估计是众多状态估计中最基础的技术之一。但在一些特定的SOC区间段内，便于实际应用的等效电路模型并不能很好地等效电池的特性，故基于传统卡尔曼滤波算法的SOC估计会出现精度下降的问题。提出一种基于增量误差的卡尔曼滤波算法，通过离线分析等效电路模型在各个SOC区间段内的性能优劣，得到各个SOC区间的噪声协方差控制表；将噪声协方差应用于对应的SOC区间段内，从而实现对全区间SOC的精确估计。实验表明在SOC低于20%的区间内，采用基于增量误差的卡尔曼滤波算法可以大大提高SOC估计精度。