自适应SR-UKF算法提升电池SOC估计精度

本文主要探讨了一种针对电池荷电状态（State of Charge，SOC）估算的问题，特别关注的是如何减少利用平方根无极卡尔曼滤波（Square Root Unscented Kalman Filter，SR-UKF）过程中由于噪声协方差恒定导致的误差。传统的SR-UKF算法在处理电池SOC估计时，假设噪声协方差保持不变，这可能导致在实际应用中的精度受限。为了克服这一问题，研究人员提出了一种自适应平方根无极卡尔曼滤波算法（Adaptive Square Root Unscented Kalman Filter，ISR-UKF）。 在新算法中，关键改进是将每次测量的输出值残差的协方差动态地作为噪声协方差的估计，而非固定不变。这种自适应策略使得噪声的特性能够随着时间和数据的积累而实时更新，从而更准确地反映实际的噪声特性，降低估计误差。实验结果显示，在常温下的电池放电过程中，采用ISR-UKF进行SOC估计，显著提高了整体的精度。特别是在电池工作区间0.2≤YSOC≤0.9内，估计误差被控制在1.5%以内，这是一个非常显著的进步，证明了该方法的有效性和实用性。 该研究对于电动汽车电池SOC的精确估计具有重要的实际意义，因为它直接影响到电池的管理和电池性能评估，对于延长电池寿命、优化电池管理策略以及确保电动汽车的安全运行都具有重要作用。因此，自适应平方根无极卡尔曼滤波算法为电池荷电状态的实时监控提供了一种有效的工具，对于电池管理系统的设计和优化具有重要的指导价值。