基于双卡尔曼滤波算法的DEKF在锂离子电池SOC和SOH联合估计中的应用及其优良性能

简介：
本文提出了一种基于双扩展卡尔曼滤波（DEKF）算法，在锂离子电池状态评估中同时实现荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)的精确估算，展现了该方法在复杂工况下的优越性能。 锂离子电池作为当今电子设备与电动汽车的重要能量来源，其性能状态的准确评估对保障设备正常运行、延长电池寿命及确保使用安全至关重要。在这些关键指标中，荷电状态（State of Charge, SOC）和健康状态（State of Health, SOH）尤为突出。SOC反映了当前充放电水平，而SOH则代表了电池的老化程度与剩余可用容量。 双卡尔曼滤波算法（Dual Extended Kalman Filter, DEKF），基于传统的扩展卡尔曼滤波技术进行了改进，能够同时估计两个相关联的变量。在锂离子电池的状态评估中，DEKF通过处理SOC和SOH之间的复杂非线性关系，提供比单一状态更精确的估计结果。 该算法的优势在于其鲁棒性和精度提升能力：即使面对工作条件变化、温度波动及老化效应等不确定因素的影响，仍能保持稳定可靠的估计效果。这得益于它能够利用电池动态特性和非线性特性，并结合多传感器信息，在不断预测与更新过程中逐步减小误差。 为了有效联合估计SOC和SOH，DEKF算法需考虑锂离子电池的电化学模型（如Thevenin模型、PNGV模型）及内部动力学过程。实际应用中需要调整这些参数以匹配具体电池特性，并合理设计状态方程和观测方程以及初始化时的状态变量与协方差矩阵。 研究人员和工程师在使用DEKF算法进行锂离子电池SOC与SOH联合估计的过程中，不仅需依赖理论模型的支持，还需通过实验数据验证其有效性。这通常包括不同工况下的充放电测试、电流电压温度等参数的收集，并将这些实际操作的数据与算法预测结果相比较以检验模型准确性。 基于DEKF技术的锂离子电池SOC和SOH联合估计方法为电池管理系统提供了一种有效状态评估工具，有助于精确监测电池性能并支持寿命预测及充放电策略优化。这不仅对新能源技术的发展具有重要的应用价值，也促进了相关领域的深入研究与创新。