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。