卡尔曼滤波提升锂离子电池荷电状态估算精度

本文主要探讨了基于卡尔曼滤波算法的锂离子电池荷电状态(STATE OF CHARGE, SoC)估算方法。研究者首先提出了一个锂离子电池的二阶电路等效动态模型，该模型以Boston-Power公司的Sonata4400电池为例，其特点是标称容量为4400mAh，标称电压为3.7V。为了保证模型的实用性和准确性，作者选择了实验计算得到的等效电路模型，其在线性行为下的标准误差被优化至10.3mV，适应了实验对低复杂性和简单构成的需求。 模型验证部分通过实验证明，即使在宽广的电流范围内(-1C到+2C)运行，电池模型都能保持高精度。当电池SoC从满电下降到10%时，模拟值与测量值的误差保持在18.8mV以内，特别是缓慢估算的SoC，1小时后误差仅为1.0%，显示出良好的长期精度。然而，快速估算虽然在10分钟内达到收敛，但存在较大噪声，与真实值的偏差高达3.8%。 文章重点介绍了卡尔曼滤波算法的应用，它有效地减少了测量噪声和电池参数的不稳定性，确保了估算的准确性。针对两个不同电池的实验结果，证实了这一方法的通用性，即使在不同制造商和电池类型的情况下也能取得良好效果。然而，文中也指出，快速估算与精确度之间存在权衡，快速响应可能导致精度损失，而缓慢估算则有更高的精度，这为实际应用中的性能优化提供了指导。 总结来说，该研究提供了一种有效的基于卡尔曼滤波的电池SoC估算策略，对于提高电力系统中锂离子电池管理的效率和可靠性具有重要意义。未来的研究可以进一步考虑温度因素，以实现更全面的电池健康监测和管理系统设计。