基于改进Sage-Husa算法的锂电池SOC估算方法研究

针对复杂工况下难以估算锂电池荷电状态(SOC)的问题，提出一种基于协方差匹配技术的改进的Sage-Husa自适应算法。改进的Sage-Husa自适应算法通过在Sage-Husa自适应算法基础上引入判断滤波是否发散的协方差匹配判据，确保滤波发散时更新噪声的统计特性，滤波收敛时无须重复更新噪声，从而提高了算法的鲁棒性和计算效率。实验结果表明，改进的Sage-Husa自适应算法在动态应力测试(DST)工况和北京公交动态应力测试(BBDST)工况下的SOC估算误差均小于2%，收敛时间小于50 s，证明了该算法在复杂工况下具有较高的估算精度和较快的收敛速度。