基于改进EKF算法的锂离子电池SOC在线估计
文档名：基于改进EKF算法的锂离子电池SOC在线估计
摘要：锂离子电池因其能量密度高、自放电率低、污染小等优势,已经在储能电站领域得到广泛应用.针对锂离子电池各项状态预测,首先搭建二阶RC等效电路模型,然后采用带遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS)对模型参数进行辨识,提出一种基于自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法的SOC-SOH联合估计方法.在不同电池工况下进行对比验证,结果表明,与扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)相比,所提方法预测SOC和SOH的精确度和计算效率均有所提高,具有一定的实用价值.
Abstract：Lithium-ionbatterieshavebeenwidelyusedinthefieldofenergystoragepowerstationsduetotheirhighenergydensity,lowself-dischargerateandlowpollution.Tosolvetheaccuratepredictionofvariousstatesoflithium-ionbatteries,asecond-orderRCequivalentcircuitmodelisfirstbuilt,andthentheparametersofthemodelareidentifiedbyusingtheforgettingfactorrecursiveleastsquares(FFRLS)method.AjointSOC-SOHestimationmethodbasedonadaptiveextendedKalmanfiltering(AEKF)algorithmisproposed,andthemethodiscomparedandverifiedunderdifferentbatteryconditions.ExperimentalresultsshowthatcomparedwiththeextendedKalmanfilter(EKF)andtheunscentedKalmanfilter(UKF),theproposedmethodcanimprovetheaccuracyandcomputationalefficiencyofSOCandSOHprediction,andhascertainpracticalvalue.
作者：崔晓丹吴家龙邓馗王彦品冯佳期李亚杰Author：CUIXiaodanWUJialongDENGKuiWANGYanpinFENGJiaqiLIYajie
作者单位：国电南瑞科技股份有限公司,江苏南京211106
刊名：电器与能效管理技术
Journal：LowVoltageApparatus
年，卷(期)：2024, (6)
分类号：TM912
关键词：锂离子电池二阶RC模型参数辨识SOH估计SOC估计AEKF算法
Keywords：lithiumbatterysecond-orderRCmodelparameteridentificationSOHestimationSOCestimationAEKFalgorithm
机标分类号：TM92TP273TN86-34
在线出版日期：2024年7月19日
基金项目：国网南瑞科技股份有限公司科技项目基于改进EKF算法的锂离子电池SOC在线估计[
期刊论文]电器与能效管理技术--2024, (6)崔晓丹吴家龙邓馗王彦品冯佳期李亚杰锂离子电池因其能量密度高、自放电率低、污染小等优势,已经在储能电站领域得到广泛应用.针对锂离子电池各项状态预测,首先搭建二阶RC等效电路模型,然后采用带遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS)对模型参数进行辨识,提出一种...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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