基于Kalman滤波的镍氢动力电池SOC估算方法

动力电池的荷电状态(SOC,State-of-Charge)是电动车能量控制的重要参数,针对镍氢动力电池,建立了一种新的状态空间模型.电池模型采用荷电状态和极化状态作为状态向量,考虑持续充放电时电荷累积效应对电池电压的影响,对模型的状态方程进行了优化,增加了电荷累积项,以提高模型在变电流充放电过程中的精度.根据Kalman最优滤波理论,设计了电池荷电状态Kalman滤波递推算法,估算方法考虑了电池电压、电流和电池温度,给出了递推计算公式.根据恒流充电、恒流放电、脉冲充/放电、变电流充/放电实验的实验数据,对模型进行了仿真分析.结果表明,采用Kalman滤波估算方法有利于提高动力电池的荷电状态估算精度,适合应用在混合动力电动车中.