基于SOC-OCV曲線的卡爾曼濾波法SOC估計

　　1 引 言隨著新能源 的發(fā)展 ．儲 能應 用及 電動交通 工具不斷增多 ，電池也在現代能源結構 中 占有越 來越 重要的位置 。鉛碳 電池是將鉛酸 電池 的性 能優(yōu)勢和超級 電容的大容量充放 電優(yōu) 點結合起來 的新型 電池 ，在鉛酸 電池的負極加入具有雙 電層 電容特性 的炭形成 的鉛碳 電池具有 高倍率 充放 電 、淺充放 電狀態(tài)下循環(huán)壽命長等優(yōu)勢 ，使其在儲能及動力設備 中可廣泛應用【1］。 SOC在 電池使用過程 中的 電量 指示 、過 充過放 電保護 、電池均衡及 電池健康 狀況預測管理等都起著重要作用 。成為 電池 管理 系統(tǒng) 中重要 的組成部 分［2］。 目前對 SOC的估測 方法主 要有安時積分法 、內阻法 、KMF、開路 電壓法 、神經 網絡法及 機器學 習等 。由于算 法本身具有 的閉環(huán)特 性及 收斂性 ，KMF也被廣泛運用于 SOC估計 。利用 KMF可在不 知道 電池初 始狀況 的情 況下進行 SOC估 測 ．并很快 收斂 到 SOC的真 實值【3］．其在 具有 平 臺 電壓 的鋰 電池 SOC估計中應用也較多。利用 電池 OCV與其 SOC的一一對應關系 ．也可從 OCV得到 電池 SOCt1。區(qū)別于 鋰 電池 的電壓平 臺 ．鉛碳 電池在全 SOC范 圍內的 OCV近似一條直線 ．增強了 OCV在鉛碳 電池 SOC預測 中的準確性 。但要 獲取準確 的 OCV，需要將 電池靜 置相 當長時間 以使其達到穩(wěn)定狀態(tài) ，而這 在實 際應用 中卻是不現實 的。為獲得準 確 的實 時 OCV數據 ，在 此提 出一種參數隨 SOC可變 的電池模 型 ，并將 KMF應用到模型 中來計算 電池 OCV，進而得到 電池 SOC。仿真及實驗結 果顯示 出電池模 型與實測數據 之間較好 的一 致性及 SOC預測 良好的準確性 。