电动汽车锂离子电池组SOC估算：神经网络与UKF结合的方法

"基于神经网络与UKF结合的锂离子电池组SOC估算方法.pdf" 本文主要探讨了在锂离子电池组应用中，如何精确估算电池的荷电状态（SOC），这是电动汽车电池管理系统（BMS）中的关键技术。由于SOC无法直接测量，现有的安时积分法在长时间使用后会因电流测量误差的累积导致估算精度下降。因此，作者提出了一种新的SOC估算方法，该方法结合了神经网络和无迹卡尔曼滤波器（UKF）。 锂离子电池因其高电压、高能量密度、长循环寿命和环保特性，在电动汽车领域中占据主导地位。然而，电池的安全性和稳定性是需要关注的重点，这就需要BMS实时监控和控制电池的状态，其中SOC的准确估计至关重要，它直接影响到电池的使用寿命和车辆行驶安全性。 传统的安时积分法虽简单，但长期使用后精度会降低。无迹卡尔曼滤波器（UKF）是一种有效的状态估计方法，可以处理非线性问题，但需要等效电池组电路模型。而神经网络则能够通过学习电池的行为模式来预测SOC，但可能存在最大误差。为了克服这些局限，作者将神经网络和UKF结合起来，神经网络负责预测电池行为，UKF则用于校正这些预测，从而提高SOC估算的精度。 实验数据来源于高级车辆仿真器（ADVISOR2002）的仿真结果，模拟了实际工况。实验表明，这种结合神经网络和UKF的方法在SOC估算中表现出有效性和实用性，显著减小了最大误差，提高了估算的准确性。 该研究提供了一种创新的SOC估算策略，对于提升电动汽车电池管理系统的性能，延长锂离子电池组的使用寿命，以及保障电动汽车行驶安全具有积极的意义。同时，这种方法也为未来电池管理系统的设计提供了新的思路和可能。