多模型切换策略提升锂离子电池荷电状态实时精度

本文献主要探讨了一种基于多模型切换策略的锂离子电池荷电状态（State-of-Charge, SOC）估计方法，这对于电池管理系统（Battery Management System, BMS）的性能优化具有重要意义。研究由杨洁、张晨斌和陈宗海等人合作完成，来自中国科学技术大学自动化系，位于安徽省合肥市。 该方法的核心在于构建一个能够实时且准确估计锂离子电池SOC的多模型系统。首先，作者们提出了一种改进的解释结构建模（Interpretable Structural Modeling, ISM）方法，通过结合多个电池模型来提高模型的适用性和鲁棒性。这些模型可能包括传统的恒流恒压充电（CC-CV）、恒功率充电（CP）、以及更复杂的动态模型等，根据电池的实际运行状况动态切换。 为了提升系统的实时性能，文中采用了一种考虑通信延迟的反馈策略。在实际电池管理系统中，数据通信可能存在时间延迟，这会影响SOC估计的即时性。通过处理这种延迟，算法能够更好地捕捉电池状态的变化，从而提高估计精度。 此外，文中采用了卡尔曼滤波（Kalman Filter, EKF）作为主要的SOC估计工具，利用其在处理非线性动态系统中的优势，确保了估计结果的稳定性和准确性。EKF通过对电池电流、电压等传感器数据的连续更新和融合，生成出更接近真实状态的SOC估计值。 论文中还展示了实验结果，通过比较不同模型（如恒流模型、非线性模型、模糊模型和综合模型SMM）在不同时间点的SOC估计，可以观察到多模型切换策略如何随着时间推移逐渐逼近真实SOC值。通过图示，如图中的tBDT（时间步长），可以看到在10秒的时间窗口内，随着模型的切换和EKF的优化，估计误差RMSE（Root Mean Square Error, 均方根误差）不断减小，表明方法的有效性。 这篇研究论文提供了一个创新的思路，即通过多模型切换和实时反馈策略，结合卡尔曼滤波器技术，有效地提高了锂离子电池荷电状态的精确估计。这对于电池的高效管理和安全运行有着积极的推动作用，特别是在电动汽车和能源管理系统中具有广泛的应用前景。