基于神经网络优化UKF算法的锂电池SOC估计

电池荷电状态（State Of Charge,SOC）的准确估计是判断电池是否过充电或过放电的重要依据,是电动汽车安全可靠运行的重要保障。传统估计算法过度依赖于准确的电池模型,并且要求系统噪声必须服从高斯白噪声分布。为解决上述问题,采用一种变阶RC等效电路来描述电池模型;同时,提出了一种基于神经网络优化UKF的SOC估计算法,在UKF滤波过程中根据神经网络预测的模型误差对系统噪声协方差进行实时修正。仿真结果表明,所提算法能够有效地对电池SOC进行估计,估计准确度较高,同时能够有效消除由于模型误差和系统噪声统计特性不确定而引入的估计误差。