电池SOC估计：基于最小二乘法更新的卡尔曼滤波算法

"基于最小二乘法更新卡尔曼滤波算法模型参数的电池SOC估算方法" 在电动汽车和可再生能源系统中，电池状态-of-charge（SOC）的准确估算至关重要。SOC代表电池的剩余电量，是电池管理系统（BMS）中的关键参数。文章"基于最小二乘法更新卡尔曼滤波算法模型参数的电池SOC估算方法"由仝猛、庞瀛洲和田建涛共同撰写，探讨了如何提高电池SOC估算的精度。 文章首先概述了常见的电池SOC估算方法，包括开路电压法（OCV）、安时积分法（Ah-counting）以及各种滤波技术，如简单的滑动平均、扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）。这些方法各有优缺点：OCV法快速但受温度影响大，Ah-counting法简单但易受初始SOC和测量误差影响，而滤波技术则能处理动态变化但需要精确的电池模型。 接着，作者指出电池模型的参数随着时间变化，即存在时变性。固定参数的卡尔曼滤波器在这种情况下可能表现不佳，因为它假设系统参数是恒定的。为解决这个问题，文章提出了自适应卡尔曼滤波器（Adaptive Kalman Filter, APKF）的新型估算算法。该算法结合了卡尔曼滤波和最小二乘法，其中卡尔曼滤波用于实时估算电池的SOC，而最小二乘法则用来动态更新滤波器中的模型参数，以适应电池性能的变化。 在实验部分，作者利用实际电池放电数据测试了APKF算法的有效性。对比了APKF算法的结果与传统的Ah-counting方法，在恒流放电条件下，Ah-counting方法作为参考标准，因为其在恒定电流条件下的估算较为准确。实验结果证明了APKF算法在应对电池参数时变性时的优越性能，提高了SOC估算的准确性。 该研究为电池SOC估算提供了一种创新方法，通过结合卡尔曼滤波和最小二乘法，实现实时参数更新，从而优化了电池管理系统的性能。这一成果对于电动汽车的电池寿命延长、能量管理优化以及提升系统的整体可靠性具有重要意义。