基于EKF的钛酸锂电池SOC估计

精确的荷电状态(SOC)估计可以保障电池系统安全可靠地工作。钛酸锂电池优良的大倍率充放电特性使其近年来在需要大功率充放电的特种车辆上得到应用。针对使用扩展卡尔曼滤波算法估计SOC在不同模型上产生不同误差的问题，以钛酸锂电池为实验对象，针对最常用的一阶RC和二阶RC模型，利用实验数据进行了参数辨识，开展了三种不同工况下的SOC仿真研究，结果表明：两种模型的扩展卡尔曼滤波算法精度都较高，平均相对误差都在2%以内。在恒定工况下，一阶RC模型的扩展卡尔曼滤波算法有更高的精度，而在变工况下，一阶RC模型的扩展卡尔曼滤波算法比二阶RC模型精度略低，表明二阶RC模型具有更好的动态性能。