卡尔曼滤波法在混合动力电动车电池荷电状态估计中的应用

本文主要探讨了辅助混合动力电动汽车技术中电池荷电状态估计的关键问题，针对混合动力电动汽车电池组的精确状态监测，作者张彦琴和周大森采用了卡尔曼滤波法。他们基于电池等效电路模型构建了电池组系统的状态方程和测量方程，这些方程利用了汽车运行过程中实时获取的电池电流和电压数据。 卡尔曼滤波是一种数学优化算法，特别适用于处理动态系统中的不确定性，如电池荷电状态随时间和使用情况的变化。通过这种方法，他们能够实时估计电池的开路电压，进而计算出电池组的荷电状态（SOC）。荷电状态的准确估算对于电动汽车的电池管理系统至关重要，因为它影响到电池的性能管理，包括充电策略的制定和电池寿命的优化。 论文指出，传统的电池荷电状态估计方法通常结合开路电压法和电量累积法。首先，通过在无负载开路状态下测量电池的端电压，确定电池的初始容量。然后，在车辆运行期间，根据电池放电电流和时间积分来估算已使用的容量，剩余容量则是初始容量减去已用容量。然而，这种方法受到放电电流、电解液温度以及电池循环寿命等因素的影响，因此需要精确的模型来补偿这些变化。 本文的实验结果显示，卡尔曼滤波在电动汽车电池组荷电状态估计方面展现出显著的优势，能够有效地减少前期试验的工作量和运行过程中的误差累积。这对于提高混合动力电动汽车的整体性能，实现高效能和低能耗的电池管理具有实际价值。通过应用这种技术，电池管理系统可以更加精准地控制电池充放电过程，从而延长电池寿命并确保电动汽车的可靠运行。