电动汽车锂电池组SOC估算：扩展卡尔曼滤波法的应用与改进

"该文档是关于基于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)的电动汽车锂电池组SOC(Sate of Charge)估算的研究论文。文章指出，随着电动汽车的普及，对锂电池组的管理和SOC估算变得至关重要。文章讨论了多种SOC估算方法的优缺点，并提出了一种基于二阶RC网络电池模型和EKF算法的实时SOC估算方法。通过Matlab/Simulink平台进行仿真验证，改进后的算法误差控制在2%以内，显著提高了电动汽车锂电池SOC的估算精度。" 本文重点讨论了电动汽车锂电池组的SOC估算问题。SOC是衡量电池剩余电量的重要指标，对于电动汽车的安全运行和续航里程预测至关重要。当前，存在多种SOC估算方法，如开路电压法、负载电压法、内阻法、安时积分法、线性模型法、卡尔曼滤波法和神经网络法等。然而，这些方法普遍存在着估算误差大、抗噪声能力不足等问题。 文章聚焦于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法，EKF是一种在非线性系统中应用广泛的滤波算法，能有效处理动态系统的不确定性。在锂电池组的SOC估算中，EKF可以结合电池的等效电路模型，对电池的状态进行连续更新，从而实现更精确的估算。 作者以Thevenin等效电路模型为基础，构建了一个包含二阶RC网络的电池模型。这种模型能够更好地模拟电池在充放电过程中的动态行为。然后，他们提出了一个改进的EKF算法，优化了 SOC的实时估算过程。 通过在Matlab/Simulink环境中进行的仿真，作者证明了改进后的EKF算法在不同充放电工况下，能够保持SOC估算误差在2%以内，这大大提升了估算的准确性，满足了电动汽车实时监控锂电池状态的需求。此外，这项工作还得到了西安邮电大学研究生创新基金项目的资助，进一步强调了其在学术研究和实践应用上的价值。 这篇论文为电动汽车锂电池组的 SOC 估算提供了一种高效且准确的方法，对于提升电动汽车的电池管理系统性能具有重要意义。