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分类号
杂志ISSN号
基于改进扩展卡尔曼滤波的锂电池SOC估计
作者姓名:
莫易敏
骆聪
熊巍
叶鹏
严聪
作者单位:
武汉理工大学机电工程学院
摘 要:
为了减小模型参数发生变化带来的影响,提高锂电池荷电状态(SOC)的估计精度,提出了一种改进的扩展卡尔曼滤波算法(I-EKF)。建立Thevenin等效电路模型,采用遗忘因子最小二乘法进行参数辨识,将辨识的参数用局部加权回归(Lowess)算法与电池电压、电流进行拟合,利用拟合函数求出每一时刻对应的模型参数,再采用I-EKF算法进行SOC估计。实验分析表明,与传统的扩展卡尔曼滤波算法(EKF)相比,当模型参数发生变化时,I-EKF算法的估计精度更高,收敛后的估计误差基本在0.5%以内。
关 键 词:
荷电状态
扩展卡尔曼滤波算法
局部加权回归算法
遗忘因子
最小二乘法
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