基于二阶RC网络模型的UKPF-VFFRLS电池SOC预测估计

针对单一滤波算法对动力电池荷电状态(SOC)预测估计精度有限的问题,分析并建立了二阶RC网络等效电路模型,进行了离线参数辨识,并验证了辨识结果的准确性。以该模型为基础,运用无迹卡尔曼粒子滤波(UKPF)算法对动力电池SOC的动态模型状态进行预测估计,以带可变遗忘因子的递推最小二乘法(VFFRLS)对动态模型参数进行辨识,两者互为输入输出,实现UKPF-VFFRLS算法的联合估计。仿真实验结果表明：相比原有单一滤波算法,UKPF-VFFRLS联合估计算法使得SOC平均误差降低至0.74%,均方根误差(RMSE)低至0.009 9,提高了SOC的预测估计结果精度,从而提升了能源消耗预判能力和电池使用效率。