基于改进Kalman滤波和安时积分的SOC复合估算.docx

1 铅酸蓄电池模型分析电池模型必须要做到能够准确地反应电池电压、电流、温 度和荷电状态 SOC，参照文献[2] 1 铅酸蓄电池模型分析 电池模型必须要做到能够准确地反应电池电压、电流、温 度和荷电状态 SOC，参照文献[2]所提出的蓄电池电化学集成 参数模型。原理框图如图 1。 I V 图 1 铅酸蓄电池电化学模型 图中，Vo 是理想开路电压，其中 Vc 电压与开路电压的变 化两次成反比，和电流的积分成正比： V ? ? 1 / V [ ? I dt ] (1) 分析模型可得： V ? V ? V ? V ? V (2) 由于闭环卡尔曼滤波是基于状态的不断迭代预测，故对 基于改进 Kalman 滤波和安时积分的 SOC 复合估算 李建成 1,2， 戴瑜兴 3， 全惠敏 2， 郜克存 4 (1. 94620 部队，福建 福州 350000；2. 湖南大学 电气与信息工程学院，湖南 长沙 410082； 3. 温州大学 物理与电子信息工程学院，浙江 温州 325035；4. 青岛创统科技发展有限公司，山东 青岛 266012) 摘要：针对当前 SOC 估算算法中，安时积分法初始值难以估计、库仑系数拟合复杂和卡尔曼滤波法电流变化较快时易 出现估值发散的问题，提出了基于闭环反馈的改进卡尔曼滤波算法和基于库仑系数拟合的改进安时积分法相结合的复 合估算方法；在闭环卡尔曼滤波稳定状态时，选取此时 SOC 作为改进安时积分的初始值，后进行改进的安时积分。该方 法避免了电流变化时卡尔曼滤波所引起的 SOC 估值发散问题，通过对 12 V 阳光 A412/50 A 电池进行仿真测试，其估 值精度达到 1.5%。 关键词：SOC；卡尔曼滤波；开路电压；安时积分 中图分类号：TM 912 文献标识码：A 文章编号：1002-087 X(2014)12-2267-03 SOC estimating method based on improved Kalman Filter and AH integrator LI Jian-cheng1,2, DAI Yu-xing3, QUAN Hui-min2, GAO Ke-cun4 (1. 94620 Troops, Fuzhou Fujian 350000, China; 2. College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha Hunan 410082, China; 3. College of Physics and Electronic Information Engineering, Wenzhou University, Wenzhou Zhejiang 325035, China; 4. Qingdao Gomatech Group Co., Ltd., Shandong University, Qingdao Shandong 266012, China) Abstract: In accordance with the initial state of charge (SOC) and Coulombic efficiency and variation of battery, a vailable capacity was difficult to measure using the AH counting method. The anti-interference of Kalman filiter was not strong. Improved Kalman filter with feedback loop and improved AH were combined to estimate the compound estimate method. When the improved Kalman filter was stable, the moment of SOC was used as the initial value of AH integration approach. The SOC distortion of Kalman filter was avoided. In the practical application test, accuracy and good estimate were obtained, and its error was less than 1.5%. Key words: SOC; Kalman filter; open circuit volt