电池变温度模型似然函数参数辨识及SOC估计

锂离子电池模型参数随温度和荷电状态(SOC)的变化而变化,特别是低温时模型参数变化较大,单值模型不准确。为了解决温度变化对SOC估计的影响,提高模型的准确度,引入温度修正因子,建立了变温度二阶RC等效电路模型。在模型参数辨识过程中,提出了最大似然函数法(MLE)获取模型参数。MLE算法简单,可以解决最小二乘算法因数据增多出现的数据饱和问题,收敛性质随着样本数目增加变好。通过混合动力汽车Loadcycle工况实验验证了提出的参数辨识方法的正确性和准确性。在温度变化下的条件下,基于变温度等效模型,采用自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法估计电池的SOC,并与单值模型下采用AEKF算法和无迹卡尔曼滤波(UKF)算法得到的SOC估计值进行对比。通过对比可以看出变温度模型下的AEKF算法得到的SOC估计精度较高,误差在2.2%以内。