锂离子电池组SOC估算：神经网络与UKF结合方法

"这篇论文探讨了一种基于神经网络与无迹卡尔曼滤波器(UKF)结合的锂离子电池组SOC(荷电状态)估算方法，适用于电动汽车的电池管理系统(BMS)。" 锂离子电池在电动汽车领域扮演着至关重要的角色，因其高电压、大能量密度、长循环寿命和环保特性，成为电动汽车电池组的理想选择。然而，电池的安全性和稳定性是关注的重点，这就需要电池管理系统(BMS)来实时监控和控制电池的状态。SOC作为电池的能量状态指标，对于电动汽车的能量管理和安全性至关重要，但无法直接测量。 传统的SOC估算方法如安时积分法，通过电流积分来估算SOC，这种方法简单，但电流测量误差会随时间累积，导致估算精度下降。为解决这个问题，论文提出了一种新的SOC估算方法，即结合神经网络和UKF。 神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，擅长处理非线性问题和复杂关系。在电池SOC估算中，神经网络可以学习并建立电池性能与电压、电流等参数之间的关系模型，以提高估算准确性。然而，神经网络的训练和应用需要大量数据，且可能存在过拟合问题。 无迹卡尔曼滤波器(UKF)则是一种有效的状态估计算法，它在处理非线性系统时表现出色，能够融合多种传感器数据，减少不确定性。UKF不需要严格的等效电池模型，这对于复杂且非线性的电池行为来说是个优点。但UKF需要大量的计算资源，可能不适合实时应用。 论文中，作者将神经网络的预测能力与UKF的滤波能力结合起来，既利用神经网络的非线性建模，又利用UKF的误差校正功能，以减少最大误差，提高SOC估算的精确度和稳定性。实验数据来源于ADVISOR2002，这是一个高级车辆仿真工具，可模拟实际工况下的电池行为。实验结果证明了该方法的有效性和实用性。 这种基于神经网络和UKF的SOC估算方法为电动汽车的电池管理提供了一种更精确、更稳定的解决方案，有助于延长电池寿命，确保行车安全。这种方法对于优化电动汽车的能源管理，提升电池系统的整体性能具有重要意义。