基于AEKF的锂离子电池SOC估算-AET-电子技术应用

基于AEKF的锂离子电池SOC估算

2023年电子技术应用第4期

王祥，苏建徽，赖纪东，周晨光，苏志鹏

（合肥工业大学光伏系统教育部工程研究中心，安徽合肥 230009）

摘要：针对拓展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter， EKF）算法进行锂离子电池荷电状态（State of Charge， SOC）估算时噪声信息固定从而导致估算精度低的问题，提出噪声信息协方差能够自动匹配的自适应拓展卡尔曼滤波（Adaptive Extended Kalman Filter， AEKF）算法。首先基于电池的双极化（Dual Polarization， DP）等效电路模型进行参数辨识，建立精确的等效模型；然后在动态应力测试（Dynamic Stress Test， DST）工况下对比了EKF滤波算法与AEKF滤波算法噪声协方差矩阵变化情况以及对电池SOC的估算效果，结果表明AEKF滤波算法具有更高的估算精度；最后设置了几组不同的SOC初始偏差，验证了AEKF滤波算法在估算电池SOC时具有鲁棒性强的优点。

关键词： 锂离子电池荷电状态估算 DP等效电路模型自适应拓展卡尔曼滤波

中图分类号：TM912
文献标志码：A
DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.223341
中文引用格式：王祥，苏建徽，赖纪东，等. 基于AEKF的锂离子电池SOC估算[J]. 电子技术应用，2023，49(4)：57-62.
英文引用格式：Wang Xiang，Su Jianhui，Lai Jidong，et al. SOC estimation of lithium-ion battery based on AEKF[J]. Application of Electronic Technique，2023，49(4)：57-62.

SOC estimation of lithium-ion battery based on AEKF

Wang Xiang，Su Jianhui，Lai Jidong，Zhou Chenguang，Su Zhipeng

(Engineering Research Center of Ministry of Education of Photovoltaic System， Hefei University of Technology， Hefei 230009， China)

Abstract：Aiming at the problem that the noise information is fixed when the extended Kalman filter(EKF) algorithm estimates the state of charge(SOC) of lithium-ion battery, resulting in low estimation accuracy, an adaptive extended Kalman filter(AEKF) algorithm with automatic matching of noise information covariance is proposed. Firstly, the parameters are identified based on the dual polarization (DP)equivalent circuit model of the battery, and an accurate equivalent model is established. Then, the variation of noise covariance matrix of EKF filtering algorithm and AEKF filtering algorithm and the estimation effect of battery SOC are compared under dynamic stress test(DST) conditions. The results show that AEKF filtering algorithm has higher estimation accuracy. Finally, several groups of different SOC initial deviations are set to verify the strong robustness of AEKF filtering algorithm in estimating battery SOC.

Key words :lithium-ion battery；state of charge estimation；dual polarization equivalent circuit model；adaptive extended Kalman filter

0　引言

近年来，锂离子电池以能量密度高、无记忆效应、工作电压高等优点在电动汽车等领域已获得普遍认可。锂离子电池是一个复杂的电化学系统，使用不当会加速老化过程以及影响安全性能，为了有效避免电池过充和过放，提高电池的安全性和使用寿命，电池SOC的精确估算尤为重要。然而SOC是电池内部的状态量，不能直接测量得到，但可以通过仅有的电流、电压、温度信息进行估算，因此基于电池外特性的SOC精确估算方法成为研究热点。

当下，锂离子电池SOC估算方法主要包括开路电压法、安时积分法、神经网络法、基于模型的卡尔曼类滤波方法等。开路电压法容易受到不确定因素的干扰，如温度、电池的老化程度、静置时间等。安时积分法需要通过其他方法获取初值，电流测量精度直接影响估算效果，精度过低会造成一定的累积误差。神经网络法需要大量和全面的数据进行训练，数据的数量和质量以及训练方法都会对估算效果产生较大的影响。基于模型的卡尔曼类滤波算法需要依赖精确的等效模型，此外初值的选取也很重要。XU等在基于锂离子电池等效模型的基础上，采用在线辨识模型参数和无迹卡尔曼滤波算法进行锂离子电池的SOC估算，平均估算误差在2%左右。施辉伟等在Thevenin模型的基础上使用拓展卡尔曼滤波算法实现了在不同温度、放电倍率和初始误差下对电动汽车电池SOC的精准估算。Almaita等提出了长短期记忆神经网络模型，对锂离子电池的SOC进行估算，最大估算误差小于0.62%。然而以上研究均未考虑噪声对估算精度的影响，存在一定的局限性。

本文针对拓展卡尔曼滤波算法进行锂离子电池SOC估算时过程噪声和观测噪声固定不变的问题，提出一种基于等效模型的自适应拓展卡尔曼滤波算法，在拓展卡尔曼滤波算法的基础上引入观测噪声信息和过程噪声信息协方差匹配环节，能够有效提高锂离子电池SOC的估算精度。

本文详细内容请下载：https://www.chinaaet.com/resource/share/2000005283

作者信息：

王祥，苏建徽，赖纪东，周晨光，苏志鹏

（合肥工业大学光伏系统教育部工程研究中心，安徽合肥 230009）

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