基于EKF-Ah-OCV的锂电池SOC精准估算策略：2.18%误差验证

本文主要探讨了一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）、安时积分（Ah）和开路电压（OCV）的锂电池荷电状态（SOC）估算策略，发表于2015年的《江南大学学报(自然科学版)》第14卷第1期。作者徐洪超和沈锦飞针对锂电池的性能特性及其工作环境，提出了一种创新的SOC估计方法。传统的电池管理系统依赖于精确的SOC信息来优化电池管理，包括充电、放电控制等，因此准确的SOC估算至关重要。 EKF是一种广泛应用于非线性系统动态估计的滤波技术，通过结合系统模型和观测数据，能够有效地处理锂电池的动态行为，如电池内部的物理过程和外部环境的影响。而Ah积分法则是通过累计实际放电电流与时间来推算电池容量，结合EKF则能更好地处理不确定性。开路电压则是电池的一种静态特性，通过监测电池在无电流流动下的电压，可以间接反映其荷电状态。 新提出的EKF-Ah-OCV方法将这三种方法相结合，旨在提高SOC估计的精度和鲁棒性，特别是在复杂的电池使用环境中，如温度变化、负载波动等。论文的实验结果显示，该方法能够实现较小的SOC估算误差，最大误差仅为2.18%，这证明了其在动力锂电池领域的可靠性和实用性。 该研究不仅提升了电池管理系统的性能，也为电池的高效利用和寿命管理提供了科学依据。此外，关键词“锂电池”、“扩展卡尔曼滤波-安时积分-开路电压法算法”和“电池管理系统”揭示了研究的核心内容，以及在能源领域的重要应用价值。这项工作对于推进电动汽车和其他储能设备的智能化管理具有重要意义。