基于电路等效与UKF-EKF的锂电池SOC估算方法精准分析

本文主要探讨了基于电路等效和UKF-EKF的锂电池荷电状态(SOC)估算方法。在现代电动汽车中，锂电池的性能一致性对于电池组的整体效率、使用寿命和安全性至关重要。然而，单体电池间的不一致性是个挑战，这促使研究人员寻求更精确的SOC估算技术。 文章首先指出了传统等效模型在模拟电池充放电过程中可能存在真实度不足的问题，以及常用的算法如EKF（扩展卡尔曼滤波）可能面临的精度损失。为解决这些问题，作者提出了采用二阶Thevenin等效电路模型，结合实际数据通过递推最小二乘法进行电池模型参数的辨识。这种方法旨在提高模型对电池行为的精确模拟能力。 接着，文章对比了EKF和UKF（无迹卡尔曼滤波）算法的优缺点。EKF以其在处理非线性系统中的应用广泛而著名，但可能会遇到数值稳定性问题；而UKF则具有更高的并行性和计算效率，但在某些情况下可能会牺牲精度。为了克服这些局限，作者提出了一种融合这两种算法优点的联合在线SOC估计策略，即结合EKF的准确性与UKF的效率，以实现实时、高效的SOC估算。 通过将估算的SOC结果与实验测量数据进行对比，文章验证了这种方法的有效性和准确性。结果显示，提出的算法能够实现SOC的在线高精度估算，误差控制在5%以内，这对于电池管理系统的设计和锂电池组的均衡决策提供了可靠的依据。研究中还关注了算法的收敛性和复杂度，确保了实际应用中的可行性。 这篇论文为解决锂电池的单体不一致性问题提供了一种创新的SOC估算策略，具有较高的实用价值，对于优化电动汽车电池管理和提升整体性能具有重要意义。该研究结果对于电池技术的进一步发展和电动汽车行业的进步具有积极的推动作用。