《基于卡爾曼濾波的電動(dòng)汽車soc估計(jì).》

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1、中國電子學(xué)會(huì)電路與系統(tǒng)分會(huì)第二十一屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集基于卡爾曼濾波的電動(dòng)汽車SOC估計(jì)程艷青高明煜徐洪峰(杭州電子科技大學(xué)電子信息學(xué)院浙江杭州310018)摘要：電動(dòng)汽車的電池管理系統(tǒng)需要一個(gè)精確和可靠的電池荷電狀態(tài)(soc)預(yù)測。由于電池組真實(shí)的SOC受許多因索如電池溫度、充放電次數(shù)、電池老化等因素的影響，傳統(tǒng)的SOC預(yù)測技術(shù)很難得到精確的結(jié)果。本文以聚合物鋰離子電池組為研究對象，采用卡爾曼濾波遞推算法對電池組SOC進(jìn)行估算，經(jīng)試驗(yàn)這種方法能夠獲得蓄電池精確和可靠的SOC預(yù)測值。關(guān)鍵詞：鋰離子電池組；卡爾曼濾

2、波；電動(dòng)汽車；荷電狀態(tài)(soc)1‘^-‘_—_L1月IJ罱能源枯竭和環(huán)境污染已經(jīng)成為當(dāng)前社會(huì)急需解決的問題，電動(dòng)汽車以其獨(dú)特的節(jié)能環(huán)保的優(yōu)勢引起越來越多的國家的重視，從20世紀(jì)70年代起，西方發(fā)達(dá)國家均投入巨資進(jìn)行電動(dòng)汽車的商業(yè)化開發(fā)和應(yīng)用。蓄電池是各類電動(dòng)汽車中最常用的儲能元件，其剩余電量的精確測量在電動(dòng)汽車的發(fā)展中一直是一個(gè)非常關(guān)鍵的問題，因?yàn)橹挥袑﹄姵厥Ｓ嚯娏窟M(jìn)行精確測量才能使駕駛員隨時(shí)估計(jì)自己的后續(xù)行駛里程，并及時(shí)進(jìn)行充電。電池荷電狀態(tài)SOC(Stateofcharge)描述蓄電池的剩余電量，是電池

3、使用過程中最重要的參數(shù)之一。SOC值的大小直接反映了電池所處的狀態(tài)，由此可限定電池的最大放電電流，并預(yù)測電動(dòng)車的續(xù)駛里程。電池的SOC是不能直接測量的，只能通過測量電池外特性，如電池端電壓U、充放電電流I、內(nèi)阻R、溫度t等參數(shù)來推斷其值的大小。這些參數(shù)與SOC的關(guān)系會(huì)隨著電池老化的過程而改變，含有很多不確定因素，而且電動(dòng)汽車動(dòng)力電池的工作狀態(tài)及環(huán)境隨電動(dòng)汽車的行駛而隨機(jī)改變，因此電動(dòng)汽車動(dòng)力電池SOC的精確估算已成為電動(dòng)汽車領(lǐng)域的一個(gè)難題。2SOC定義蓄電池荷電狀態(tài)SOC(stateofcharge)耳1：I

4、蓄電池所剩電量與電池總?cè)萘康谋?，通常把一定溫度下電池充電到不能再吸收能量的SOC定義為100％，而把電池不能放出能量時(shí)的SOC定義為0％，計(jì)算公式如下：SOC=eQm—Q(In)】7QmmQf，L夕=fI／．a(chǎn)t(2)式中?Q。為蓄電池最大放電容量，指的是在室溫條件下，電池從完全充電后開始工作一，直到電池完全放電為止，其所能放出的最大安時(shí)數(shù)值，表示為標(biāo)準(zhǔn)放電電流和放電時(shí)間的乘積；Q(In)為標(biāo)準(zhǔn)放電電流I。下t時(shí)間蓄電池釋放的電量。由于SOC受充放電倍率、溫度、自放電、老化等影響，實(shí)際使用中要對SOC的定義進(jìn)

5、行調(diào)整，不同電動(dòng)汽車對SOC定義的使用形式不一致，最常用的定義為：24中國電子學(xué)會(huì)電路與系統(tǒng)分會(huì)第二十一屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集SOc=soco。f摯∽其中，SOCo為充放電起始狀態(tài)，cn為電池的額定容量；i(t)茭tJ電池的瞬時(shí)電流(放電狀態(tài)為正，充電狀態(tài)為負(fù))；協(xié)為庫倫效率系數(shù)，是電池充電放電全過程的平均庫侖效率‘¨。常用的SOC估算策略傳統(tǒng)的電池電量測試方法有密度法、開路電壓法、內(nèi)阻法和安時(shí)法等。近年來又相繼研發(fā)出許多對電池SOC估算的新型算法，例如自適應(yīng)神經(jīng)模糊推斷模型【21、模糊邏輯算法模型【31、線性模型

6、法、阻抗光譜法【4J和卡爾曼濾波估計(jì)模型算法【5】等。密度法通過對測量電解液的密度值來間接估算蓄電池的剩余電量，此方法已不適用于目前大量使用的密封式電池，而且也不適于實(shí)時(shí)測量；開路電壓法適用于測試穩(wěn)定狀態(tài)下的電池SOC，在電動(dòng)汽車行駛過程中不宜單獨(dú)使用，通常用作其它算法的補(bǔ)充；內(nèi)阻法是根據(jù)蓄電池的內(nèi)阻與SOC之間的聯(lián)系來預(yù)測Soc，但電池的內(nèi)阻容易受測量線的阻抗或者汽車內(nèi)低頻噪聲的干擾等方面的因素影響，使得測量結(jié)果不夠準(zhǔn)確，再加上這種方法比較復(fù)雜，計(jì)算量大，因此在實(shí)際應(yīng)用中比較困難：安時(shí)法通過對電流積分的方法

7、記錄從蓄電池放出的能量或者充入蓄電池的能量，再根據(jù)充放電的起始SOC狀態(tài)，就可以計(jì)算出蓄電池的SOC。該方法最為直接明顯，而且簡單易行，在短時(shí)間內(nèi)具有較高精度，但長時(shí)間工作時(shí)有較大的累積誤差【6】。各種智能算法和新型算法由于還不是很成熟，有些復(fù)雜算法在中低端單片機(jī)系統(tǒng)上難以實(shí)現(xiàn)，所以在實(shí)際應(yīng)用中還不多見，但這是未來發(fā)展的方向。本文以聚合物鋰離子電池組為研究對象，采用卡爾曼濾波遞推算法對SOC進(jìn)行估算。該方法適用于各種電池，與其他方法相比，尤其適合于電流波動(dòng)比較劇烈的電動(dòng)汽車動(dòng)力電池SOC的估計(jì)，它不僅給出了S

8、OC的估計(jì)值，還給出了SOC的估計(jì)誤差。該方法并不需要一個(gè)精確的SOC初值，因?yàn)殡S著時(shí)間的增加，其結(jié)果會(huì)迅速接近最優(yōu)值，因此使用起來更加方便。4基于卡爾曼濾波算法的SOC估計(jì)卡爾曼濾波器在1960年由ILE．Kalman提出，是一個(gè)最優(yōu)化自回歸數(shù)據(jù)處理算法，其核心思想是對動(dòng)力系統(tǒng)的狀態(tài)做出最小方差意義上的最優(yōu)估計(jì)，具體算法見參考文獻(xiàn)[7】。卡爾曼濾波器用于初始SOC估計(jì)時(shí)，可將電池描述為由狀態(tài)方程和