基于自适应卡尔曼滤波的磷酸铁锂电池荷电状态估计

磷酸铁锂电池荷电状态（SOC）用于表征电池的剩余电量，是电池管理系统的重要参数。对SOC进行准确估计有助于提高电池利用率，保证电池的使用寿命和安全。但是SOC不能直接从外部测量得到，只能通过各种间接的方法求得，因此寻求准确的电池SOC估计算法非常重要。对磷酸铁锂电池进行建模，使用14组电池充放电数据分段进行参数辨识，得到具有广泛适用性的模型参数。基于此模型，运用自适应扩展卡尔曼滤波算法进行SOC估计，克服了常用扩展卡尔曼滤波会受到噪声影响的弊端，并通过仿真分析证明了算法的优越性。