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IND4新能源丨基于扩展卡尔曼滤波算法的SOC计算原

作者:巴登赌场    发布时间:2020-05-31 16:59    

  卡尔曼滤波算法在估算电池的荷电状态SOC时,将SOC看作是电池系统的一个内部状态变量,通过递推算法实现SOC的最小方差估算。在算法的实现过程中能保持很好的精度,并且对初始值的误差有很强的修正作用,对噪声也有很强的抑制作用。

  但由于动力电池的模型是非线性的,不能直接采用卡尔曼滤波法算法估算SOC,因此常见的方法是采用扩展卡尔曼滤波算法来估算SOC。扩展卡尔曼滤波算法实在卡尔曼滤波算法的滤波方程推导过程中增加了线性化步骤:在状态估计时,对系统方程在前一状态的估计值处做实时的线性泰勒近似;在预测,对测量方程在相应的预测位置也进行线性泰勒相似。该算法用于SOC估算的流程如图所示。

  我们可以从流程图上看出,整个基于扩展卡尔曼滤波的SOC估算过程是一个闭环的回路。算法由初始化、计算、滤波、循环迭代四个部分组成。而每一次的SOC计算都要通过实际的电压、电流、滤波器增益值来进行调整修正。图中的滤波器增益实际上就是卡尔曼增益,卡尔曼增益可以看作是一个会变化的系数,该系数用于调整我们对SOC的估计误差值。当SOC误差较大时,滤波增益系数就较大,测量值对SOC的修正作用就强;反之,则测量值对SOC的修正作用就较弱。

  在算法的初始阶段,K=0时刻随机输入一个预测SOC值,随后估算一个K+1(1秒时)时刻的SOC值,并与实际检测得到的SOC之进行比较,得到其中的估计误差,通过卡尔曼增益来对误差进行修正,得到修正后的K+1(1秒时)的SOC估测值,通过这个估测值,继续估算K+2(2秒时)SOC值,这样反复地做下去后,所得到的估测SOC曲线就会越发趋近于真实的SOC曲线。

  以下几幅图分别是来自于西南交大、安徽大学的相关专业实验室,基于扩展卡尔曼滤波算法对磷酸铁锂电池恒流放电、恒流等容量放电、脉冲放电、对锂电池充放电情况下的SOC检测仿真结果。


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