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基于DAPF的锂离子电池SOC和SOH估计
1
作者
陈芳
苏粟
李睿
《电池》
2025年第5期1068-1074,共7页
高效的电池管理系统是电池可靠运行的关键,荷电状态(SOC)估计和健康状态(SOH)监测尤为重要。针对锂离子电池状态估计问题,提出一种基于双自适应粒子滤波(DAPF)的电池SOC和SOH协同估计方法。通过建立电池等效电路模型,分别设计SOC和SOH...
高效的电池管理系统是电池可靠运行的关键,荷电状态(SOC)估计和健康状态(SOH)监测尤为重要。针对锂离子电池状态估计问题,提出一种基于双自适应粒子滤波(DAPF)的电池SOC和SOH协同估计方法。通过建立电池等效电路模型,分别设计SOC和SOH估计器,并引入自适应机制优化粒子滤波(PF)算法。所提出的DAPF算法在SOC和SOH估计精度方面,均优于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法、自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法和PF算法。SOH为1.0时,DAPF算法计算SOH的最大误差不超过2%;SOH为0.5时,计算SOH的最大误差不超过1%。
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关键词
锂离子电池
状态估计
双自
适应
粒子
滤波
(
dapf
)
荷电状态(SOC)
健康状态(SOH)
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职称材料
题名
基于DAPF的锂离子电池SOC和SOH估计
1
作者
陈芳
苏粟
李睿
机构
鄂尔多斯职业学院机电工程系
出处
《电池》
2025年第5期1068-1074,共7页
基金
国家自然科学基金(52277073)。
文摘
高效的电池管理系统是电池可靠运行的关键,荷电状态(SOC)估计和健康状态(SOH)监测尤为重要。针对锂离子电池状态估计问题,提出一种基于双自适应粒子滤波(DAPF)的电池SOC和SOH协同估计方法。通过建立电池等效电路模型,分别设计SOC和SOH估计器,并引入自适应机制优化粒子滤波(PF)算法。所提出的DAPF算法在SOC和SOH估计精度方面,均优于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法、自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法和PF算法。SOH为1.0时,DAPF算法计算SOH的最大误差不超过2%;SOH为0.5时,计算SOH的最大误差不超过1%。
关键词
锂离子电池
状态估计
双自
适应
粒子
滤波
(
dapf
)
荷电状态(SOC)
健康状态(SOH)
Keywords
Li-ion battery
state estimation
dual adaptive particle filtering(
dapf
)
state of charge(SOC)
state of health(SOH)
分类号
TM912.9 [电气工程]
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题名
作者
出处
发文年
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1
基于DAPF的锂离子电池SOC和SOH估计
陈芳
苏粟
李睿
《电池》
2025
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