基于双无迹变换的锂离子电池SOC估计研究

电池的荷电状态(SOC)是电池管理系统(BMS)的重要指标，然而锂离子电池是一个具有复杂性噪声特点的非线性动态系统，精准估计SOC十分困难。针对无迹卡尔曼滤波(UKF)估计SOC时受模型精度和系统噪声预定变量影响较大问题，基于改进的PNGV模型提出一种两次非线性变换预测系统闭环端电压方法，采用动态函数提高卡尔曼增益，从而提高SOC估计精度和效果。通过充放电混合动力脉冲能力特性(HPPC)和混合放电比实验验证可得该方法具有良好的估计效果，在电压和电流变化剧烈的条件下，平均绝对误差为0.11%，精度相对提高了58%，均方根误差为0.15%，稳定性相对提高了63%。