融合阻抗模型与扩展卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估算

随着电动汽车(electric vehicles, EV)的发展,电池荷电状态(state of charge, SOC)估计受到越来越多关注。荷电状态的精确估计对于电动汽车的能量管理至关重要,然而,估算精度成为限制其发展的瓶颈。本文在阻抗谱分析基础上,利用恒相元件(constant phase element, CPE)导出简化的电池阻抗模型,从而建立模型的状态方程和观测方程;针对锂电池的非线性特性,引入扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filtering, EKF),通过在阻抗模型上与EKF算法的融合对锂离子电池进行SOC准确估算;建立电池测试台,通过仿真和电池动态工况试验验证。结果表明,与其他模型和EKF算法相比,所提出的SOC估算方法能有效提高SOC估算精度,并将误差控制在±1%以内,具有较好的收敛性和鲁棒性。