基于改进EKF算法的锂电池SOC估算

采用传统EKF算法对电池SOC估算时,系统噪声先验特性未知及电池模型误差会影响电池SOC估算的精度。论文提出一种基于改进EKF算法的锂电池SOC估算方法:通过建立电池等效电路模型,联合安时积分法原理,得到系统的状态空间方程;接着引入数据校正的思想,运用Cauchy鲁棒函数,以EKF观测方程的真实值与估计值之间的残差为依据,实时矫正了滤波状态噪声协方差阵Q,且在SOC区间内通过观测噪声协方差阵R进行了动态调整,使算法具有更强的鲁棒性。仿真结果表明,与传统的EKF算法相比,改进后的EKF算法估算误差降低了3.5%,且算法的平均误差保持在0.68%左右,验证了该方法的有效性及精确性。

基于改进EKF的飞机蓄电池在线SOC估计方法

蓄电池荷电状态(state of charge,SOC)是电池管理系统最为重要的参数之一,由于飞机蓄电池工作环境恶劣复杂,具有较强的非线性,给蓄电池的在线SOC估计带来较大的困难。以提高复杂应力条件下飞机蓄电池在线SOC估计精度为目的,采用性能测试实验对蓄电池性能参数的温度、放电率特性进行研究,并提出递推最小二乘法与扩展卡尔曼滤波算法结合的改进EKF方法,实现蓄电池等效电路模型参数的在线辨识以及蓄电池在线SOC的估计。上述方法通过物理实验进行了验证,实验结果表明,改进后EKF方法的SOC估计误差小于0.5%,估计精度获得明显提高。