基于AEKF的锌镍单液流电池SOC估计

提出一种基于自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法的锌镍单液流电池荷电状态(SOC)估计方法。建立二阶等效RC电路模型,并提出AEKF算法,对锌镍单液流电池进行参数辨识,再在不同的SOC初值情况下以14 A的电流进行恒流脉冲充放电实验,进一步验证AEKF算法。提出的AEKF算法能准确地估计SOC,估计误差小于2%,能在SOC初始值错误的情况下进行快速修正,具有较强的适应性。