基于SREKF的锂电池健康状态估计

健康状态(state of health,SOH)估计在电池管理系统中起着非常关键的作用。为了进一步提高锂电池SOH估计精度,提出基于平方根扩展卡尔曼滤波算法(square root extended Kalman filter,SREKF)的锂电池SOH估计方法。通过建立二阶RC等效电路模型(equivalent circuit model,ECM),将表示SOH的欧姆电阻(R_0)塑造为状态向量,利用锂电池欧姆内阻与SOH之间的内在关系,可得到锂电池的SOH。通过SREKF实时估计电池的内阻,该方法能保证状态协方差矩阵的对称性和非负性。在恒流工况与混合动力脉冲特性(HPPC)工况的验证结果表明,与EKF算法相比,SREKF算法能够更准确、更可靠地估计欧姆内阻,为电池SOH估计提供了一种有效的方法。