锂电池组均衡控制：基于SOC的策略与双模型自适应卡尔曼滤波

"这篇论文主要探讨了基于SOC（荷电状态）的锂离子电池组均衡控制策略，以及一种新的双模型自适应扩展卡尔曼滤波器（Adaptive Extended Kalman Filter, AEKF）用于SOC的估算方法。" 在锂离子电池组的应用中，如新能源电动汽车和储能电站，由于电池个体之间的内阻、极化电压、容量等内部参数差异，会导致电池组的不一致性问题。这个问题严重影响了电池组的整体性能和使用寿命。为了解决这一问题，均衡控制技术成为了一个关键的解决方案。均衡控制旨在减少电池间的不一致性，提高电池组的可用容量和整体效率。 传统的均压控制策略虽然简单易行，但仅依赖于电池端电压的均衡并不足以解决内部不一致性。因此，该论文提出了以SOC作为均衡控制对象的新策略。SOC是反映电池剩余容量与额定容量比例的重要指标，更能准确地反映电池的内部状态。通过Buck-Boost均衡电路，可以调整电池的SOC值，确保电池组内的电池保持一致性，从而提升电池组的整体性能。 为了更精确地估算SOC，论文还介绍了双模型自适应扩展卡尔曼滤波器。SOC估算受到多种因素的影响，包括电池内阻、温度、充放电效率和电流、电压等。AEKF是一种高级的滤波算法，能够适应电池模型的变化，从而提供更准确的SOC估计。这种方法结合了两种不同的电池模型，以适应电池在不同工作条件下的动态行为。 通过实验验证，这种基于SOC的均衡控制策略和AEKF估算方法显著改善了电池组的不一致性，提高了容量利用率。这为锂离子电池组的管理和优化提供了新的思路和技术支持，对于推动新能源汽车和储能系统的性能提升具有重要意义。