基于扩展卡尔曼滤波算法的磷酸铁锂电池荷电状态估计

作     者：韦仲爽 侯巍 赵彦 郑寿森 付青 WEI Zhongshuang;HOU Wei;ZHAO Yan;ZHENG Shousen;FU Qing

作者机构：中山大学物理学院广东广州510275 安徽南瑞继远电网技术有限公司安徽合肥230088 珠海银河耐吉科技有限公司广东珠海519085 

出 版 物：《中山大学学报（自然科学版）（中英文）》 (Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni)

年 卷 期：2023年第62卷第5期

页      面：92-100页

核心收录：

学科分类：0808[工学-电气工程] 08[工学] 

基　　金：国家自然科学基金(61871410) 

主　　题：磷酸铁锂电池 荷电状态 二阶Thevenin电路模型 参数识别 扩展卡尔曼滤波算法 

摘      要：电池的荷电状态(SoC,state of charge)是锂离子电池最基本的参数之一,不能直接测量得到。本文基于二阶Thevenin模型对磷酸铁锂电池进行建模分析,通过混合脉冲功率特性(HPPC,hybrid pulse power characteristic)实验对不同SoC处的模型参数进行识别。基于MATLAB/Simulink平台,搭建了变参数二阶Thevenin模型与扩展卡尔曼滤波(EKF,extended Kalman filter)算法相结合的估算系统。仿真结果表明,估算系统在不同工况下的仿真误差不超过2.5%,为锂离子电池管理系统的搭建提供了支持。