锂电池SOC估计：改进的扩展卡尔曼粒子滤波算法

"基于卡尔曼粒子滤波算法的锂电池SOC估计.pdf" 这篇技术文档主要讨论了如何利用改进的扩展卡尔曼粒子滤波算法（Extended Kalman Particle Filter, EKPF）来估计锂离子电池的荷电状态（State of Charge, SOC）。SOC是衡量电池剩余电量的重要参数，对于电池管理系统（Battery Management System, BMS）的设计至关重要。文档的作者包括夏飞、王志成、郝硕涛、彭道刚、余贝丽和黄毅敏，其中夏飞是上海电力大学自动化工程学院的研究者。 文章指出，通过分析UTS分容柜的实验数据，建立了一个18650型锂电池的三阶Thevenin模型。Thevenin模型是一种简化电路模型，用于描述电池的电气特性。三阶模型考虑了电池内部的动态行为，能够更准确地反映电池在不同工况下的性能。 接着，文档引入了扩展卡尔曼滤波（EKF）算法。EKF是卡尔曼滤波器的一个扩展版本，适用于非线性系统的状态估计。它通过线性化非线性函数来近似系统的动态和观测模型，从而进行状态更新和预测。 然后，为了进一步提高估计精度，文章提到了将EKF与粒子滤波（Particle Filter, PF）相结合的EKPF算法。粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的状态估计技术，尤其适用于处理高维和非线性问题。在锂电池SOC估计中，粒子滤波可以模拟大量可能的系统状态，并通过权重更新来逼近真实状态。 文档中可能涵盖了以下知识点： 1. 锂电池SOC估计的重要性：对于电动汽车、储能系统等应用，准确估计电池的SOC有助于优化电池的使用和管理，防止过充或过放，延长电池寿命。 2. Thevenin模型：这是电路理论中的一个概念，用于简化电路分析，对于理解和模拟电池的电气行为非常有用。 3. 扩展卡尔曼滤波（EKF）：EKF是经典卡尔曼滤波器在非线性系统中的应用，通过泰勒级数展开实现非线性函数的线性化。 4. 粒子滤波（PF）：PF是基于随机样本集（即“粒子”）的状态估计方法，能够处理复杂的非线性和高维问题。 5. EKPF算法：结合EKF和PF的优势，适用于非线性系统且能提供更好的估计性能。 6. 实验数据处理：使用UTS分容柜的实验数据来验证和优化模型，确保模型对实际电池行为的准确描述。 这篇论文详细探讨了如何运用改进的EKPF算法来提高锂电池SOC估计的精度，这对于电池管理系统的设计和优化具有重要的实践意义。