基于STM32的锂电池组EKF SOC估算与BMS系统研究

本文主要探讨了锂电池组等效模型的构建与荷电状态(SOC)估算方法的研究，针对由7个单体串联的钴酸锂电池组作为研究对象，通过建立 Battery Management System (BMS) 来实现实时监测电池的电压、电流和温度，以及精确的SOC估算。 BMS系统的设计核心在于STM32F103ZET6控制器，它被用于设计电压检测电路、电流检测电路以及温度检测电路。研究人员采用了扩展卡尔曼滤波(EKF)算法来实现SOC的估算，这是一种数据融合技术，能有效地处理非线性系统和噪声干扰，提高SOC估计的准确性。 实验结果显示，该BMS系统能够有效监控电池组的参数，其中电压测量误差控制在0.40%以内，对于单体电池的SOC估算误差也保持在较低水平，仅为5.00%。这显示了EKF算法在实际应用中的有效性。 锂电池因其诸多优点，如高工作电压、轻量化、长寿命、多次循环充放电以及环保特性，已在手机电池、备用电源、航空设备和电动汽车等领域得到广泛应用。然而，电池单体间的不一致性对电池组的整体性能，包括效率、寿命和安全性产生了显著影响。BMS通过监控和管理电池状态，解决了这一问题，而精确的SOC估算则是BMS设计的关键，直接影响到系统的性能优化。 研究者们对此领域的贡献包括：SepasiS采用典型自适应扩展卡尔曼算法，对老化锂离子电池组的SOC估算达到4.00%的精度；Unterrieder C利用近似最小二乘法(RLS)进行电池电动势预测，实现SOC状态估算；Gao JP则结合赤池信息准则和一阶RC电池模型，降低了SOC的最大估算误差至1.00%；Corno M和Bhatt N利用经验方程模型配合EKF，达到了5.00%的精度；邓涛和孙欢提出的补偿措施进一步提高了估算的准确性，偏差控制在3.00%以下。 本文的工作在现有研究基础上，通过构建高效的BMS系统和优化的SOC估算方法，为提高锂电池组的性能和可靠性提供了有价值的理论支持和技术手段。随着电动汽车行业的快速发展，对电池管理系统的精准度需求日益增长，这项研究对推动电池管理系统技术的进步具有重要意义。