改进粒子群优化扩展卡尔曼滤波算法提升锂电池SOC估计精度

本文主要探讨了在锂电池管理系统(Battery Management System, BMS)中，如何利用TensorFlow进行实际操作，特别是针对锂电池的模型参数辨识和社会状态(SOC)估算。在电力工程领域，准确地估计电池的SOC对于确保电池性能、延长使用寿命以及避免过充或过放至关重要。 首先，文章假设在采样周期T内，电流和开路电压的变化可以忽略不计。通过在方程式两边求导，作者推导出了一个关系式，该关系式将电池的电压变化(V)分解为多个组成部分，包括初始电压(Vo), 时间相关的电压变化(Vs), 电阻和电容效应(RlC), 以及与荷电状态(SOC)相关的动态因素。这个过程展示了数学模型在BMS中的应用，用于捕捉锂电池行为的复杂性。 接着，作者将模型参数纳入状态变量，将这个理论模型与扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)算法相结合。EKF是一种常用的数值估计方法，用于处理非线性系统中的状态估计问题。通过重新构建EKF的状态空间方程，作者旨在减少参数非线性的影响，提高SOC估计的准确性。 然而，EKF算法本身可能会受到噪声的影响，特别是在状态误差协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵的选择上。文章提出了一种改进的粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization, IPSO)算法来优化EKF中的这些关键参数。IPSO算法作为一种优化工具，能够有效地寻找最优解，从而降低噪声对SOC估计的干扰，并修正初始状态变量的误差。 总结起来，本文的核心内容是通过将改进的粒子群优化与扩展卡尔曼滤波相结合，设计了一个有效的算法来精确识别锂电池模型参数并估算其荷电状态(SOC)。这种方法不仅提高了模型的准确性，还能够在实际应用中处理实时数据，对BMS的实时监控和管理具有重要意义。这项工作对于电动汽车、无人机等依赖电池系统的性能优化具有实用价值。