《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于卡爾曼濾波算法的鋰離子電池荷電狀態(tài)估算
來(lái)源：電子技術(shù)應(yīng)用2014年第5期
高安同1，張 金2，周 生2，高 望1，張 鋒2
（1.解放軍陸軍軍官學(xué)院 研究生管理大隊(duì)，安徽 合肥230031； 2.解放軍陸軍軍官學(xué)院 軍用儀器
摘要： 提出并建立了一種鋰離子電池二階電路等效動(dòng)態(tài)模型，在對(duì)模型的適應(yīng)性驗(yàn)證的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種卡爾曼濾波算法來(lái)估算鋰離子電池荷電狀態(tài)。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，卡爾曼濾波算法能有效減少測(cè)量噪聲以及同一生產(chǎn)工藝下電池的參數(shù)不穩(wěn)定性所帶來(lái)的影響，并顯示了很高的精確度，其中快速估算的精確度為96.1%，緩慢估算的精確度為99.0%。
中圖分類(lèi)號(hào)： TP26+.3
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A
文章編號(hào)： 0258-7998(2014)05-0065-03
State-of-charge estimation of li-ion battery based on Kalman filter algorithm
Gao Antong1，Zhang Jin2，Zhou Sheng2，Gao Wang1，Zhang Feng2
1.Postgraduate Management Team, Army Officer Academy, PLA, Hefei 230031，China；2.Military Instrument Teaching and Research Section, Army Officer Academy, PLA, Hefei 230031，China
Abstract： An easy electric model of the cell(2nd order equivalent circuit model) is identified and verified, and a Kalman filter methed is applied to estimate SoC. The simulation and test results on two different cells of the same manufacture and typology show that the algorithm is able to reject the effect of measurement noise and parametric uncertainties with high accuracy. The precision of the fast estimation is 96.1%, and the slow estimation is 99.0%.
Key words : SoC estimation；2nd order equivalent circuit model；Kalman filter；li-ion battery

    目前，在眾多電力應(yīng)用領(lǐng)域中，鋰離子電池都是首選的電能儲(chǔ)存裝置。然而在其應(yīng)用領(lǐng)域中仍有許多亟待解決的問(wèn)題，對(duì)于荷電狀態(tài)SoC(State of Charge)估算的研究尤其熱門(mén)。荷電狀態(tài)通常被認(rèn)為是電池可用容量與其最大可用容量的比值[1]。
    以往文獻(xiàn)中對(duì)采用卡爾曼濾波KF(Kalman Filter)算法來(lái)估算荷電狀態(tài)進(jìn)行了很多描述。但是，這些應(yīng)用絕大多數(shù)都是采用電化學(xué)模型[2]或者Ad hoc模型[3]，而不是簡(jiǎn)單的電路模型[4]。將建模方法與卡爾曼濾波方法相結(jié)合，可以得到一種可去除測(cè)量噪聲和模型參數(shù)誤差的新算法。此次研究的目的就是提高估算的速度和精確度。
1 電池動(dòng)態(tài)模型
1.1 模型結(jié)構(gòu)
    本文采用Boston-Power公司的Sonata 4400鋰離子電池，其基本屬性為：標(biāo)稱(chēng)容量是4 400 mAh；標(biāo)稱(chēng)電壓是3.7 V。因?yàn)閷?shí)驗(yàn)對(duì)小的計(jì)算量和簡(jiǎn)單電學(xué)組成更加重視，所以最佳選擇是等效電路模型。因此，本文選擇了一個(gè)二階電路等效模型[5]，如圖1所示。

   
    通過(guò)實(shí)驗(yàn)計(jì)算得到，測(cè)量值與仿真值之間的標(biāo)準(zhǔn)誤差為24.6 mV。但是考慮到線性行為下SoC的范圍是100%~10%，所以標(biāo)準(zhǔn)誤差降為10.3 mV。
1.3 模型驗(yàn)證
    為了驗(yàn)證模型在任意電流分布下（-1 C～+2 C）能適用于電池，可以對(duì)一個(gè)充滿(mǎn)電的電池進(jìn)行放電消耗實(shí)驗(yàn)，直至電量達(dá)到SoC的10%。驗(yàn)證結(jié)果如圖3所示。在整個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，仿真值與測(cè)量值之間的標(biāo)準(zhǔn)誤差是18.8 mV。
    由圖3可知，該模型在電池SoC在100%~10%的范圍內(nèi)時(shí)具有很高的精確性。

   

 


    緩慢估算的SoC值在1 h后逐漸趨向真實(shí)SoC值，但是其與真實(shí)值的標(biāo)準(zhǔn)偏差僅為1.0%。此外，快速估算的SoC值趨向真實(shí)值的時(shí)間僅為10 min，但是其估算結(jié)果含有大量噪聲，并且與真實(shí)值的偏差達(dá)到3.8%。
    對(duì)于電池2，采用相同的濾波設(shè)計(jì)，圖5顯示了基于隨機(jī)數(shù)據(jù)（開(kāi)始于SoC0=50%）的估算結(jié)果。

    本文介紹了一種基于卡爾曼濾波理論的SoC值估算方法。展示了電池模型的建立和驗(yàn)證過(guò)程，在實(shí)驗(yàn)室條件下，對(duì)同一生產(chǎn)商兩塊不同的電池驗(yàn)證了仿真結(jié)果。設(shè)計(jì)了基于卡爾曼濾波理論的觀測(cè)器，尤其對(duì)兩種不同電池的不確定性進(jìn)行了深入研究：參數(shù)不確定性和測(cè)量噪聲（實(shí)際應(yīng)用中）。在SoC估算方面顯示了很好的精確性。此外，不同的觀測(cè)器顯示了一個(gè)矛盾問(wèn)題：快速估算會(huì)降低精確度，相反，緩慢估算的精確度很高。該方法可以擴(kuò)展到不同生產(chǎn)商生產(chǎn)的各種不同類(lèi)型的電池，并且在將來(lái)的電池模型設(shè)計(jì)和SoC估算中可以加入對(duì)溫度影響的考慮。
參考文獻(xiàn)
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