车载锂电池SoC估算方法改进与双卡尔曼滤波应用

"该资源是一篇关于车载锂离子电池状态(SOC)估算的学术论文，由陈超和张志刚撰写，发表于2016年的《电气自动化》杂志上。文章提出了一种改进的SoC估算方法，针对车载锂电池在充放电过程中存在的极化效应和OCV(开路电压)曲线精度问题。通过改进Thevenin模型并引入新的极化模型，以及采用双扩展卡尔曼滤波(Dual-EKF)算法，提高模型的估算准确性，降低了电池内阻误差的影响。实验证明，这种方法能在保持较低计算复杂度的同时，将估算误差控制在6%以内。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. **SoC估算**：SoC是衡量电池剩余能量的重要指标，对于电动汽车等应用至关重要，准确估算有助于优化电池管理系统(BMS)的性能。 2. **电池极化效应**：在电池充放电过程中，由于电解质阻力、电化学反应不均匀等原因导致电池电压偏离真实状态的现象。这是影响SoC估算精度的主要因素之一。 3. **Thevenin模型**：一种简化的电池等效电路模型，用于描述电池内部特性。文章中提到的改进是针对Thevenin模型进行的，以更好地模拟电池的动态行为。 4. **新极化模型**：为了克服极化效应，论文提出了一种新的极化模型，取代了传统的RC模块，以提高模型对电池动态特性的描述精度。 5. **双扩展卡尔曼滤波(Dual-EKF)**：一种高级的数据融合和估计算法，它扩展了标准的卡尔曼滤波器，能处理非线性系统，适用于估计电池状态，尤其是当存在非线性的极化效应和内阻误差时。 6. **电池内阻误差**：电池内阻是影响电池性能和SoC估算的关键因素。文中提到的方法通过Dual-EKF有效地减小了内阻误差对SoC估算的影响。 7. **计算复杂度**：在保证估算准确性的同时，降低计算复杂度是实际应用中必须考虑的问题。论文的方法在满足估算精度的前提下，实现了较低的计算需求。 8. **实验验证**：通过对比实验，证明了改进方法的有效性，即在6%的误差范围内，为车载锂电池的SoC估算提供了更精确的解决方案。 该论文对于电动汽车、储能系统等领域的电池管理技术具有重要的参考价值，其提出的改进方法可以提升电池管理系统对电池状态的监控和预测能力，从而提高整个系统的效率和安全性。