重庆理工大学学报2021,Vol.35Issue(5) :170-176.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2021.05.023

基于AEKF在线辨识的电池SOC估计

SOC Estimation Based on AEKF and Online Identification

宋俊辉 沈峘 闫志伟 丁鑫权
重庆理工大学学报2021,Vol.35Issue(5) :170-176.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2021.05.023

基于AEKF在线辨识的电池SOC估计

SOC Estimation Based on AEKF and Online Identification

宋俊辉 1沈峘 1闫志伟 1丁鑫权1
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作者信息

  • 1. 南京航空航天大学 能源与动力学院,南京 210016
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摘要

根据电池在某型混合动力无人机中的应用需求,针对锂离子电池的荷电状态估计进行研究,采用在线参数辨识的方法,实时修正模型辨识参数,结合自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF)迭代判断算法中误差均值与方差,对基于二阶戴维宁等效电路模型的SOC结果进行有效判断.通过开展电池的恒流放电以及变化电流脉冲试验,利用实验数据与仿真结果对比分析SOC估计算法的正确性和精确度.结果表明:在线参数辨识的AEKF与EKF相比,AEKF的SOC估计结果与实际值更接近,在恒流工况下误差保持在0.5%以内,在变化电流工况下仍可以保持在0.8%以内,精确度得到了极大提升,具有较强的抗干扰性.

关键词

SOC/自适应扩展卡尔曼滤波/在线辨识/二阶戴维宁模型

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基金项目

航空科学基金(20170923001)

出版年

2021
重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子:0.567
ISSN:1674-8425
被引量5
参考文献量8
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