基于STM32的锂电池组EKF-SOC估算与BMS系统设计

本文主要探讨了锂电池组等效模型的构建以及荷电状态（State of Charge，SOC）估算方法的研究。研究以一个由7个单体串联的钴酸锂电池组作为对象，目的是建立一个高效的电池管理系统（Battery Management System, BMS），用于实时监控电池组的电压、电流和温度，并精确估计SOC。作者使用STM32F103ZET6控制器设计了包括电压、电流和温度检测电路在内的电池管理系统硬件，关键核心技术是采用了扩展卡尔曼（Extended Kalman Filter, EKF）算法进行SOC估算。 电池管理系统在现代电池应用中扮演着重要角色，尤其是对于锂电池，其高电压、轻量化、长寿命和环保特性使其在手机电池、备用电源、航空设备和电动汽车等领域广泛应用。然而，电池组内部各单体的不一致性会显著影响系统的效率、寿命和安全性。因此，精准的SOC估算对于BMS的设计至关重要。 研究者们对此问题进行了大量探索。比如，SepasiS采用典型自适应扩展卡尔曼算法，能有效估算老化锂离子电池组的SOC，误差控制在4.00%。Unterrieder C等人利用近似最小二乘方法（Recursive Least Square, RLS）结合电池电动势预测，也实现了较高的SOC估算精度。其他研究如Gao JP的工作则采用赤池信息准则和一阶RC电池模型，达到1.00%的最大估算误差。Cornu M和Bhatnagar的研究通过经验方程模型和EKF技术，使得SOC估算误差达到5.00%。 邓涛和孙欢提出的带补偿措施的SOC估算方法进一步降低了误差，达到3.00%。毛华夫等人结合开放电路电压（OCV）和安时法（Ah），并通过扩展卡尔曼滤波技术，充分利用数据优化了SOC估算，提升了精度。 本文的实验结果显示，基于STM32F103ZET6的BMS系统能够实时监控电池组参数，电压测量误差低至0.40%，且成功实现了对钴酸锂电池各单体的SOC估算，其误差控制在5.00%以内，展示了有效的电池管理系统设计策略和精准的SOC估算方法。这项研究成果对于提升锂电池组的整体性能和可靠性具有实际意义。