广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2023, Vol. 41 ›› Issue (1): 58-66.doi: 10.16088/j.issn.1001-6600.2022030903

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基于自适应渐消扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计

赵中华, 晏晓锋, 童有为*   

  1. 桂林电子科技大学信息与通信学院, 广西 桂林 541004
  • 收稿日期:2022-03-09 修回日期:2022-05-10 出版日期:2023-01-25 发布日期:2023-03-07
  • 通讯作者: 童有为(1976—),男,甘肃兰州人,桂林电子科技大学高级实验师。E-mail:8263165@qq.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金 (61961008); 广西创新驱动发展专项(桂科AA18242030)

SOC Estimation of Lithium Ion Battery Based on Adaptive Fading Extended Kalman Filter

ZHAO Zhonghua, YAN Xiaofeng, TONG Youwei*   

  1. School of Information and Communication, Guilin University of Electronic Technology, Guilin Guangxi 541004,China
  • Received:2022-03-09 Revised:2022-05-10 Online:2023-01-25 Published:2023-03-07

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摘要： 电池荷电状态(SOC)的准确估计对于电动汽车动力电池的管理至关重要,而电动汽车在实际运行时经常会遇到SOC数据突变的问题,同时所建立的电池模型和噪声模型也存在一定误差,这导致传统扩展卡尔曼滤波算法在SOC估算过程中自适应性和鲁棒性较差。针对这些问题,本文提出使用自适应渐消扩展卡尔曼滤波算法(AFEKF),应用于锂离子电池的SOC估计。引入渐消因子对系统噪声协方差进行自适应迭代,从而实时更新最优卡尔曼增益,减少数据突变和电池模型误差等因素带来的影响,通过在复杂工况下的实验对比可知,AFEKF相比于标准EKF(extended Kalman filter),新欧洲驾驶循环工况下SOC估算精度提高0.78个百分点,变电流工况下估算精度提高0.5个百分点,同时在电池SOC初始值不准确的情况下能更快更平稳地收敛到真实值,表明AFEKF算法相比EKF估算SOC具有更高的估算精度和更好的鲁棒性。

关键词: 荷电状态(SOC), 参数辨识, 自适应渐消扩展卡尔曼滤波器(AFEKF), 锂离子电池, 二阶RC模型

Abstract: The accurate estimation of battery state of charge (SOC) is very important for the management of electric vehicle power battery, and electric vehicles often encounter the mutation of SOC data in actual operation. At the same time, there are some errors in the established battery models and noise models, which lead to the poor self adaptability and robustness of the traditional extended Kalman filter algorithm in the process of SOC estimation. To solve these problems, this paper proposes to use the adaptive fading extended Kalman filter algorithm (AFEKF) to estimate the SOC of lithium-ion battery. The fading factor is introduced to adaptively iterate the system noise covariance, so as to update the optimal Kalman gain in real time and reduce the influence of factors such as data burst and battery model error.It can be seen from the experimental comparison under complex working conditions, thatcompared with the standard EKF, the SOC estimation accuracy of AFEKF can be improved by about 0.78% under NEDC condition and 0.5% under variable current condition. At the same time, it can converge to the real value faster and more smoothly when the initial value of battery SOC is inaccurate, which shows that AFEKF algorithm has higher estimation accuracy and better robustness than EKF.

Key words: state of charge (SOC), parameter identification, adaptive fading extended Kalman filter (AFEKF), lithium ion battery, second order RC model

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