基于扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估算与温度影响分析

"电池soc估计研究" 本文主要探讨了锂离子电池状态的估计，特别是电池的 SOC (State of Charge) 的准确估算。SOC 是衡量电池剩余容量和电量的关键指标，对于电池管理和安全性至关重要。文章提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的SOC估算方法，该方法考虑了电池内阻及温度的影响。 在建立电池模型的过程中，作者以电池内阻模型为基础，采用了状态空间表达式的扩展卡尔曼滤波算法。通过交流阻抗法获取不同温度下电池内阻的数据，进一步进行仿真分析，结果显示这种方法能显著降低误差率，适用于宽范围温度条件，且具有较高的精度。 锂离子电池由于其高能量密度而受到广泛关注，但随之而来的是对电池管理系统的要求提升。电池的 SOC 估计是电池管理系统的核心，因为它直接影响到电池的使用安全和寿命。现有的 SOC 估算方法，如开路电压法、安时积分法、内阻法等，各有其局限性。扩展卡尔曼滤波算法能够消除累计误差，但对电池模型的准确性要求较高。 文中指出，电池模型的参数（如开路电压和内部阻抗）会随电池状态、SOC 和温度变化，因此需要考虑这些因素的影响。采用阿伦尼乌斯公式来描述温度对电池阻抗的影响，以更精确地建模。通过实验校准锂离子电池的内部参数，确定电池等效电路模型的每个参数，进而构建了一个考虑温度和SOC动态变化的新模型。 实验部分详细介绍了不同电池模型的比较，如 Rint 模型、RC 模型、Thevenin 模型和 GNL 简化模型。尽管Thevenin模型和GNL模型在某些方面表现优秀，但它们可能无法充分考虑温度和SOC的交互作用。因此，本文的方法旨在弥补这一缺陷，提供更精确的 SOC 估算。 该研究为锂离子电池的 SOC 估算提供了新的思路，尤其是在考虑温度影响方面的改进，有望进一步提高电池管理系统的性能和可靠性。未来的研究将聚焦于通过精确的 SOC 估算来解决电池寿命问题。