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基于EKF的电动汽车用锂离子电池SOC估算方法研

究

一、本文概述

随着全球能源危机和环境污染问题日益严重，电动汽车作为一种

清洁、高效的交通方式，受到了越来越多的关注和追捧。而锂离子电

池作为电动汽车的核心动力源，其性能直接影响了电动汽车的续航里

程、安全性能和使用寿命。因此，准确估算锂离子电池的荷电状态（SOC，

StateofCharge）对于电动汽车的运行管理、能量优化和安全性控

制具有重要意义。

本文旨在研究基于扩展卡尔曼滤波（EKF，ExtendedKalman

Filter）的电动汽车用锂离子电池SOC估算方法。本文将对锂离子电

池的工作原理、特性及其SOC估算的重要性进行概述。介绍EKF的基

本原理及其在锂离子电池SOC估算中的应用。接着，详细阐述基于

EKF的锂离子电池SOC估算方法的设计和实现过程，包括模型的建立、

参数的确定、滤波算法的实现等。通过实验验证该方法的有效性和准

确性，并与传统的SOC估算方法进行比较分析。

本文的研究旨在提供一种更为准确、高效的电动汽车锂离子电池

SOC估算方法，为电动汽车的能量管理、安全控制和续航里程优化提

供有力支持。也为锂离子电池在其他领域的应用提供有益的参考和借

鉴。

二、锂离子电池SOC估算的重要性

随着电动汽车的快速发展，锂离子电池作为其核心动力源，其性

能和安全性的监测与管理变得日益重要。在这其中，锂离子电池的荷

电状态（StateofCharge，简称SOC）是衡量电池剩余电量的关键

指标，对于电池管理系统（BatteryManagementSystem，简称BMS）

而言，准确估算SOC值具有极其重要的意义。

SOC估算有助于实现电池的能量管理。电动汽车的能量管理策略

通常需要根据电池的实时SOC值来调整车辆的工作状态，如调整车速、

限制充电或放电速率等，以确保电池的能量能够在整个行驶过程中得

到合理利用，避免出现过充或过放的情况，从而保护电池并延长其使

用寿命。

SOC估算对于保障电动汽车的安全运行至关重要。当电池SOC值

过低时，如果继续放电，可能会导致电池内部发生短路、热失控等安

全事故。因此，准确估算SOC值可以帮助BMS及时预警，并采取相应

措施，如限制放电速率或自动停止放电等，从而确保电动汽车的安全

运行。

SOC估算也是电动汽车能量回收和再生制动控制的基础。在电动

汽车制动或下坡过程中，通过回收部分能量并存储在电池中，可以提

高能量的利用效率。而要实现这一功能，就需要准确估算电池的SOC

值，以确保电池在能量回收过程中的安全性和稳定性。

锂离子电池SOC估算在电动汽车中具有重要的应用价值。准确估

算SOC值不仅可以实现电池的能量管理和安全保护，还可以为电动汽

车的能量回收和再生制动控制提供基础数据支持。因此，研究基于扩

展卡尔曼滤波（EKF）等先进算法的锂离子电池SOC估算方法，对于

推动电动汽车技术的发展具有重要意义。

三、扩展卡尔曼滤波（EKF）原理介绍

扩展卡尔曼滤波（ExtendedKalmanFilter,EKF）是一种非线

性动态系统的状态估计方法，它通过对非线性系统进行线性化近似，

利用卡尔曼滤波（KalmanFilter,KF）的框架实现对系统状态的最

优估计。在电动汽车用锂离子电池的荷电状态（SOC）估算中，EKF

方法具有重要的应用价值。

模型建立：需要建立锂离子电池的非线性动态模型。这个模型通

常包括电池的电气特性和热特性，以及它们随时间的变化关系。模型

的准确性直接影响到SOC估算的精度。

线性化处理：由于卡尔曼滤波只适用于线性系统，因此需要对非

线性模型进行线性化处理。常用的线性化方法包括泰勒级数展开、一

阶或二阶近似等。通过线性化处理，可以将非线性模型转化为近似的

线性模型，从而应用卡尔曼滤波算法。

状态预测：在获得线性化模型后，利用卡尔曼滤波的预测步骤，

根据上一时刻的状态估计值和系统输入，预测当前时刻的状态值。这

一步骤通常包括状态转移方程的计算和噪声的引入。

测量更新：通过测量锂离子电池的电压、电流等参数，得到当前

时刻的测量值。然后，