使用SSRCKF算法提升锂离子电池SOC估计精度

"基于SSRCKF算法估计锂离子电池的SOC" 锂离子电池的荷电状态（State of Charge, SOC）是电池管理系统中的关键参数，它反映了电池剩余电量的状态。准确且实时地估计电池的SOC对于电池的安全运行、寿命管理和优化能源管理至关重要。传统的SOC估计方法，如开路电压法、安时积分法等，往往存在精度低、受温度影响大、易受内阻变化等因素影响，导致估计结果不准确或收敛速度慢。 本文提出了一种基于球面单纯形-径向容积卡尔曼滤波（Spherical Simplex-Radial Cubature Kalman Filter, SSRCKF）的新型算法，旨在解决上述问题。卡尔曼滤波是一种有效的估计方法，尤其适用于非线性系统的状态估计。然而，标准的卡尔曼滤波器在处理高维非线性问题时可能会失去精度，因此，研究者引入了容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman Filter, CKF），通过高维积分来近似系统的不确定性，提高了估计精度。 SSRCKF算法进一步改进了CKF，它利用球面单纯形-径向准则（Spherical Simplex-Radial Criterion, SSR）生成容积点。这个准则将n个单纯形顶点的中点投影到球面上，从而在球面上分布容积点，以更精确地计算系统方程的均值和协方差。这种方法可以更好地捕捉电池模型的非线性特性，从而提高SOC的估计精度和跟踪性能。 实验结果表明，SSRCKF算法在锂离子电池的SOC估计中表现出较高的精确度，估计误差在0.6%以内，这远优于传统算法。同时，该算法的运行时间仅为0.1846秒，表明其在实时性方面也具有优势。在不同工况下，SSRCKF都能快速适应并给出准确的估计，这对于电动汽车、储能系统等应用中电池管理系统的实时决策至关重要。 总结来说，SSRCKF算法为锂离子电池的SOC估计提供了一个高效且准确的解决方案，通过引入球面单纯形-径向准则优化了容积卡尔曼滤波，克服了传统方法的不足，提升了估计精度和速度。这种技术的进步对于推动电池管理系统的发展，保障电池的可靠运行，以及提升整个系统的能效具有重要意义。