基于扩展卡尔曼滤波法的锂电池荷电状态估计

锂离子电池在储能电站具有广阔的应用前景，它是储能电站的能量储存单元，精确地对锂离子电池荷电状态(SOC)进行预测是至关重要的，这可以在很大程度上提高电站系统的安全性能。通过多种等效电路模型的对比，选择二阶戴维南等效电路模型。选择三洋18650型动力锂电池作为电池充放电实验对象，设计测试实验步骤，得出电池的参考容量为3.4A·h，库伦效率为98.48%。对电池模型进行精确的参数辨识，通过曲线拟合得到UOC-SOC关系表达式。在仿真软件MATLAB/Simulink中运用扩展卡尔曼滤波法(EKF)对SOC进行仿真预测，通过SOC误差曲线对比可以发现，EKF估计器在起始状态略有误差，但1min内即快速收敛到SOC参考值附近，并且稳定状态下观测误差可维持在0.1%以内，能够满足工程实际应用的要求，证明了扩展卡尔曼滤波法对电池SOC预测的准确性。