一种联合PID控制与扩展卡尔曼滤波的磷酸铁锂电池荷电状态估算方法

锂离子电池作为新能源存储的载体,是执行“双碳”目标的重要助力,精确估算电池荷电状态(state of charge,SOC)能够有效辅助电池管理,进而延长电池使用寿命。针对卡尔曼滤波类算法的SOC估算效果受磷酸铁锂电池特性制约的问题,该文提出一种比例积分微分(proportional integral differential,PID)控制与扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)联合方法。该方法利用PID控制原理设计SOC初值补偿策略并优化EKF算法的状态变量修正过程,可降低磷酸铁锂电池特性对算法的影响。实验结果表明,与EKF算法相比,所提方法在估算磷酸铁锂电池SOC时拥有更高的估算精度与更快的收敛速度,对电池模型误差与采样噪声表现出较强的鲁棒性。     

联合扩展卡尔曼滤波的滑模观测器SOC估算算法研究

文中提出一种联合扩展卡尔曼滤波的滑模观测器算法用于电动汽车电池的荷电状态(state of charge,SOC)估计。电池模型采用二阶Thevenin等效电路模型,辨识不同温度下的模型参数,分析温度对电池模型参数及精度的影响。针对扩展卡尔曼滤波对模型精度依赖性高及滑模观测器对噪声敏感导致估计结果存在较严重抖振现象的缺陷,提出在扩展卡尔曼滤波算法的状态修正方程中加入防抖函数,依据滑模观测器稳定性约束条件获取函数相关参数,得到一种新的联合扩展卡尔曼滤波的滑模观测器算法。所提算法能够同时综合扩展卡尔曼滤波器和滑模观测器优点,在滤除噪声的同时对建模误差也具有较强的鲁棒性。最后,设计相应的模拟工况进行实验,实验结果证明,所提算法在复杂的车载环境下拥有比扩展卡尔曼滤波和滑模观测器更高的电池SOC估计精度。