本文關(guān)鍵詞：平方根采樣點卡爾曼濾波在磷酸鐵鋰電池組荷電狀態(tài)估算中的應(yīng)用

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【摘要】：荷電狀態(tài)(state of charge,SOC)估算技術(shù)是鋰電池管理系統(tǒng)中最重要的功能之一。針對磷酸鐵鋰電池組展開研究,以準(zhǔn)確估計電池組中各單體荷電狀態(tài)為目的,首先采用一階戴維南(Thevenin)模型結(jié)合安時法建立綜合電池模型;采用一種平方根采樣點卡爾曼濾波(square root sigma point Kalman filter,SRSPKF)方法,配合在線遞推最小二乘(recursive least square,RLS)算法,同時實現(xiàn)對電池等效模型參數(shù)的辨識以及對電池荷電狀態(tài)的估算。理論上講,SRSPKF算法使系統(tǒng)狀態(tài)直接以其方差的平方根形式傳播,可顯著降低常規(guī)Sigma點卡爾曼濾波器(sigma points Kalman filter,SPKF)算法的復(fù)雜性。實驗結(jié)果表明,相對SPKF而言,SRSPKF具有更強的狀態(tài)估計誤差抑制能力,采用SRSPKF可以獲得比SPKF更準(zhǔn)確的SOC估計結(jié)果。
【作者單位】： 電力電子節(jié)能與傳動控制河北省重點實驗室(燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院);
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51477148) 河北省自然科學(xué)基金項目(E2014203198)~~
【分類號】：TM912
【正文快照】： 0引言 當(dāng)前,電動汽車及新能源發(fā)電產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛,作為其中關(guān)鍵的動力及儲能環(huán)節(jié),蓄電池組是應(yīng)用最廣泛的儲能手段。與鉛酸蓄電池、鎳鎘電池等其它常見類型的蓄電池相比,鋰離子蓄電池具有工作電壓高、能量密度高、比能量和比功率大、自放電率低、循環(huán)壽命長等優(yōu)點,再加上政策扶

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