基于Drift-Ah积分法的CKF估算锂电池SOC
作者:
作者单位:

(1. 合肥工业大学汽车工程技术研究院,合肥230009;2. 广东电科院能源技术有限责任公司,广州510080)

作者简介:

刘新天(1981-), 男, 副研究员, 博士, 从事自动控制理论与电源管理系统等研究;李涵琪(1993-), 男, 硕士生, 从事电池SOC预测算法与电池检测技术的研究.

通讯作者:

E-mail: xintian.liu@hfut.edu.cn.

中图分类号:

TP27

基金项目:

国家自然科学基金项目(61603120).


CKF estimation Li-ion battery SOC based on Drift-Ah integral method
Author:
Affiliation:

(1. Automotive Engineering Technology Institute,Hefei University of Technology,Heifei 230009,China;2. Guangdong Diankeyuan Energy Technology Co. Ltd,Guangzhou 510080,China)

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    锂电池荷电状态(SOC)是反映电池使用情况的重要参数之一.在锂电池实际工作过程中,电流传感器测量时的漂移电流会对SOC估计精度造成很大影响.对此,提出一种加入漂移电流的Drift-Ah积分法,建立SOC的噪声组合模型,并采用容积卡尔曼滤波算法(CKF)实现锂电池的SOC估计.最后,对锂电池进行模拟工况实验,仿真结果表明,所提出的估计算法可以有效抑制漂移电流的干扰,精度高且复杂度低.

    Abstract:

    State of charge(SOC) is one of the important parameters that reflects battery usage. In the actual work process of lithiumbattery, the drift current measured by current sensor will have great influence on the accuracy of SOC estimation. For this problem, the Drift-Ah integral method is proposed with drift current, the noise combination model is established, and the SOC estimation of lithium battery is achieved by using the cubature Kalman filter(CKF). Finally, the simulation experiment of lithiumbattery is carried out. Simulation results show that the proposed method can effectively suppress disturbance of drift current, with the advantages of high filtering accuracy and low complexity.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

刘新天,李涵琪,魏增福,等.基于Drift-Ah积分法的CKF估算锂电池SOC[J].控制与决策,2019,34(3):535-541

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2019-03-04
  • 出版日期: