LiFePO4电池组SOC估计：信息融合与多模型切换算法

"基于信息融合的LiFePO_4动力电池组SOC估计" 本文是一篇研究论文，探讨了在复杂工况下锂铁磷酸盐(LiFePO4)动力电池组的荷电状态(State of Charge, SOC)估计问题。SOC是衡量电池剩余电量的重要参数，对于电池管理系统(Battery Management System, BMS)的性能至关重要。在电动汽车、储能系统等应用中，精确的SOC估计能够确保系统的可靠运行和电池寿命。 作者何耀、张陈斌、刘兴涛、陈宗海提出了一个基于信息融合技术的SOC估计框架，并结合多模型切换估计(MMSE)算法来解决估计不准确的问题。信息融合技术是一种将不同来源、类型或层次的信息综合处理，以提高决策质量和可靠性的方法。 首先，该算法通过对电池的充放电过程进行特征提取和模式分类，识别出不同的工作模式。这些模式可能包括快速充电、慢速充电、高负荷放电、低负荷放电等。针对每个特定的模式，算法对相应的电池模型进行优化，以适应各种工况下的行为。 接下来，在系统运行时，根据实时的电池特征匹配结果，算法动态地切换到最合适的估计模型，从而实现对SOC的优化估计。这种动态切换能够确保在不断变化的工作条件下，估计的精度得到维持。 最后，通过纯电动客车的实际运行数据进行仿真实验，验证了所提出的MMSE算法的有效性和可行性。实验结果表明，该算法能够在复杂的工况下提供更准确的SOC估计，这对于提升电动车的行驶安全性和电池的使用寿命具有重要意义。 关键词涉及到的核心概念包括LiFePO4动力电池组、荷电状态(SOC)、信息融合架构以及多模型切换估计。文章分类号TM912表明这属于交通工程领域的控制与决策问题，文献标志码A则表示这是一篇原创性的学术研究。 该研究为锂离子电池，尤其是LiFePO4电池的SOC估计提供了一种创新的解决方案，通过信息融合技术和多模型切换，提高了在复杂环境下的估计精度，有助于电池管理系统的性能提升。这一研究对于推动新能源汽车的发展和智能电池管理系统的进步具有重要价值。