DOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2025.14.033
基金项目：2023江苏省高等学校大学生创新创业训练项目“电动方程式赛车电池箱BMS电池检测系统”（202311463021Z）
作 者：卢一铖 ，杨级艳（江苏理工学院汽车与交通工程学院，江苏 常州 213001）
摘 要：【目的】提高SOC估算精度和稳定性，实现高精度的锂电池SOC估计。【方法】在MATLAB软件的Simulink环境下建立了锂电池的二阶RC等效电路仿真模型，基于自定义指数拟合的离线参数辨识方法，验证了模型的精度。采用扩展卡尔曼滤波算法对锂电池进行SOC估算，在HPPC和DST两种工况下验证了扩展卡尔曼滤波算法的估算精度。并使用MATLAB仿真软件进行SOC仿真验证，采用安时积分法作为标准进行对比，以验证扩展卡尔曼滤波算法的有效性。【结果】针对HPPC和DST两种工况下的SOC收敛效果，得出了扩展卡尔曼滤波算法的误差情况，并发现其最大误差不超过0.9%，进一步说明了该方法估算SOC的高准确性和可行性。【结论】本研究设计的锂电池SOC估计方法是可靠且可行的，可以满足新能源汽车在复杂运行环境下的荷电估计要求，并可用于解决其他领域中类似的问题。
关键词：锂电池；荷电状态估计；二阶RC模型；扩展卡尔曼滤波
引文信息：[1]卢一铖，杨级艳.基于扩展卡尔曼滤波的锂电池SOC估计研究[J].南方农机，2025，6(14)：123-127.
查看全文请下载PDF文件↓
