信息融合技术提升LiFePO4动力电池SOC估计精度

本文主要探讨了在复杂工况下提高锂铁磷酸(LiFePO4)动力电池组荷电状态(SOC)估计精度的问题。针对这一挑战，研究人员采用信息融合技术提出了一种创新的SOC估计方法，即信息融合架构与多模型切换估计(Multi-Model Switching Estimation, MMSE)算法。 MMSE算法的核心步骤包括以下几个方面： 1. 特征提取与模式分类：首先，通过对电池充放电过程的深入分析，算法对电池行为进行特征提取，识别出不同的工作模式，如恒流充电、恒功率放电等。这些特征反映了电池状态的关键参数，如电压、电流和温度等。 2. 模型优化：针对每个识别出的工作模式，研究者开发了特定的电池模型，这些模型可能基于物理原理或者机器学习方法。对每个模型进行优化，确保其在各自的工作条件下能更准确地预测SOC。 3. 多模型切换：在电池实际运行过程中，通过实时监测特征变化，算法能够动态地判断当前电池处于哪种工作模式，并相应地选择并切换到最适宜的模型进行SOC估计。这种策略提高了估计的实时性和准确性，减少了误差。 4. 仿真验证：为了验证所提出的MMSE算法的有效性，作者利用纯电动客车的实际运行数据进行了仿真实验。实验结果显示，相比于传统单一模型估计，MMSE算法在复杂工况下的性能显著提升，能够更准确地估计电池的SOC，从而提高电池管理系统的整体效能。 这篇文章的重要贡献在于提出了一种结合信息融合和多模型切换策略的电池SOC估计方法，有效地解决了LiFePO4动力电池组在复杂工况下的估计问题。这种方法对于提高电动汽车的续航能力和安全性具有重要意义，为电池管理系统的设计和优化提供了新的思路和技术支持。