基于Joint EKF的动力锂电池SOC估计策略

摘要：

动力锂电池荷电状态(SOC-State-of-Charge)直接反映电池的剩余容量,是电动汽车电源管理的首要参数.电流的测量过程中不可避免的存在电流漂移的噪声.为抑制电流漂移噪声干扰,将电池的荷电状态及电流漂移噪声一起作为状态变量建立动力锂电池的噪声混合模型,在此基础上应用Joint EKF(Joint Extended Kalman Filter)方法,实现动力锂电池荷电状态及电流漂移噪声的同步估计.根据锂电池放电试验所获得数据进行仿真,结果显示了该方案的优越性.

关键词： 电动汽车 动力锂电池 荷电状态 电流漂移噪声 卡尔曼滤波 同步估计

作者: 何耀 刘新天 刘兴涛 陈立 张陈斌 陈宗海

作者单位: 中国科学技术大学自动化系,合肥,中国,230027 合肥国轩高科动力能源有限公司,合肥,中国,230011

会议类型: 国内会议

会议名称: Thirteenth Chinese Conference,SSTA 2011(第十三届中国系统仿真技术及其应用学术会议)

会议地点: 黄山

会议语种:中文

页码: 1013-1017

在线出版日期: 2011-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）