基于EKF的锂离子电池SOC精确估算方法与验证

本文档《基于扩展卡尔曼的锂离子电池SOC 估算研究》由作者王宇航等人于2021年12月发表，主要探讨了在现有锂电池荷电状态（State of Charge, SOC）测试方法存在局限性的情况下，如何通过更精确的估计方法来获取电池的实际剩余电量。文章的重点在于应用卡尔曼滤波理论，特别是扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF），这是一种在系统动态模型和测量噪声存在不确定性时提高估计准确性的数值算法。 文章首先阐述了为何需要对锂电池的SOC进行有效估算，因为当前的测试方法提供的性能指标并不直接反映电池的剩余能量。接着，作者深入研究了EKF的基本原理，强调了它在处理非线性系统和噪声影响时的优势。EKF的优势在于能够结合电池系统的不同等效电路模型，如Rint、RC和Thevenin模型，这些模型是理解电池内部电化学过程的关键，有助于构建电池行为的数学模型。 在研究过程中，作者利用MATLAB进行了仿真验证，通过与实际软件仿真的结果进行对比，证明了扩展卡尔曼滤波法在估计锂离子电池SOC方面的高精度。结果显示，该方法的平均误差控制在4.5%以内，这表明它具有很强的实际应用价值，可以实现实时、准确的电池SOC估算，对于电动汽车、电网储能设备等领域电池管理系统的优化具有重要意义。 此外，该研究还提及了论文作者Shunli Wang及其团队正在进行的其他相关项目，如基于电化学机理和数据驱动的储能锂电池簇健康状况（State of Health, SOH）估算方法研究以及锂离子电池高阶电气等效电路建模研究，显示出作者在电池管理系统领域的全面研究视角和深厚的技术积累。 这篇论文不仅提供了一种有效的方法来解决锂电池SOC估算问题，而且还展示了将理论与实践相结合，通过卡尔曼滤波技术在复杂电池系统中实现精确电池状态监测的能力，为电池管理系统的发展做出了贡献。