基于分数阶模型的锂离子电池 SOC估计方法及优化_中国煤炭行业知识服务平台

基于分数阶模型的锂离子电池 SOC估计方法及优化

作者

张东青王国儒王靖乔
单位

黑龙江科技大学电气与控制工程学院
摘要

针对粒子滤波算法估计电池荷电状态精度较低的问题，提出一种基于分数阶模型的多新息扩展卡尔曼粒子滤波修正估计算法。建立分数型二阶电池模型，通过自适应遗传算法辨识参数，采用扩展卡尔曼滤波算法估计电池健康状态，迭代更新内阻实现电池荷电状态修正估计，在室温下对18650锂电池进行脉冲放电测试，对比分析整数型和分数型算法参数的辨识结果。结果表明，分数型二阶电池模型能够更全面地表征电池特性，所提优化算法估计SOC平均误差与均方根误差为0.48%与0.55%,估计精度均优于其他算法，具有较高应用前景。
关键词

SOC分数阶模型多新息扩展卡尔曼粒子滤波
文章目录

0 引言
1 锂电池建模与参数辨识
1.1 锂电池模型的建立
1.2 参数辨识
2 电池SOC估计方法
2.1 FOMIEKPF的SOC估计
2.2 EKF的SOH估计
2.3 FOMIEKPF与EKF的SOC估计
3 仿真与结果分析
4 结论
引用格式

张东青,王国儒,王靖乔.基于分数阶模型的锂离子电池 SOC估计方法及优化[J].黑龙江科技大学学报,2022,32(04):550-556.