基于IUPF算法與可變參數(shù)電池模型的SOC估計(jì)方法

基于IUPF算法與可變參數(shù)電池模型的SOC估計(jì)方法基于IUPF算法與可變參數(shù)電池模型的SOC估計(jì)方法摘要：電池狀態(tài)的準(zhǔn)確估計(jì)對電池的控制與管理至關(guān)重要。本文提出一種基于IUPF算法（ImprovedUnscentedParticleFilter）與可變參數(shù)電池模型的SOC（StateofCharge）估計(jì)方法，旨在提高電池SOC的估計(jì)精度與魯棒性。該方法綜合考慮電池的化學(xué)特性與不確定性，通過基于UKF（UnscentedKalmanFilter）的IUPF算法來估計(jì)電池的SOC，并通過可變參數(shù)電池模型來描述電池的非線性動態(tài)特性。在實(shí)驗(yàn)中，通過與傳統(tǒng)方法進(jìn)行對比，結(jié)果表明所提出的SOC估計(jì)方法具有較高的精度與可靠性。關(guān)鍵詞：電池管理系統(tǒng)；SOC估計(jì)；IUPF算法；可變參數(shù)電池模型；精度與魯棒性。1.引言電池廣泛應(yīng)用于電動車、智能手機(jī)等領(lǐng)域，正逐漸成為新能源時代的關(guān)鍵能源裝置之一。而電池的SOC，即電池的剩余電荷，對于電池的控制與管理非常重要。因此，準(zhǔn)確估計(jì)電池的SOC是電池管理系統(tǒng)（BMS）的一個關(guān)鍵任務(wù)。2.相關(guān)工作SOC估計(jì)方法主要分為基于模型的方法和基于測量的方法。基于模型的方法主要是通過建立電池的動態(tài)模型，結(jié)合電池參數(shù)和測量數(shù)據(jù)來估計(jì)SOC。常用的動態(tài)模型包括電化學(xué)模型、頻率響應(yīng)模型等。而基于測量的方法主要是通過測量電池的開路電壓、電流、溫度等參數(shù)來估計(jì)SOC。3.IUPF算法IUPF算法是一種改進(jìn)的無跡粒子濾波算法，可以有效地解決非線性系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)問題。該算法利用Sigma點(diǎn)來表示概率分布的參數(shù)，通過對Sigma點(diǎn)進(jìn)行傳播和更新來估計(jì)系統(tǒng)的狀態(tài)。相比于傳統(tǒng)的粒子濾波算法，IUPF算法具有更高的精度和魯棒性。4.可變參數(shù)電池模型可變參數(shù)電池模型是一種能夠描述電池非線性動態(tài)特性的模型。傳統(tǒng)的電池模型通常是基于恒定參數(shù)的，無法準(zhǔn)確描述電池的動態(tài)特性。而可變參數(shù)電池模型可以通過在線更新模型參數(shù)來更準(zhǔn)確地估計(jì)電池的SOC。5.SOC估計(jì)方法本文提出的SOC估計(jì)方法綜合考慮了IUPF算法與可變參數(shù)電池模型。具體步驟如下：（1）基于電池的開路電壓和電流測量值，利用可變參數(shù)電池模型計(jì)算電池的SOC的先驗(yàn)估計(jì)值。（2）利用IUPF算法來對電池的SOC進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)。首先，通過在先驗(yàn)估計(jì)值周圍生成Sigma點(diǎn)，并通過傳播和更新來得到SOC的估計(jì)值。然后，利用測量值對估計(jì)值進(jìn)行修正。（3）根據(jù)估計(jì)值和測量值的比較誤差，調(diào)整可變參數(shù)電池模型的參數(shù)。重復(fù)上述步驟，直到估計(jì)值與測量值足夠接近。6.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析在實(shí)驗(yàn)中，本文所提出的SOC估計(jì)方法與傳統(tǒng)方法進(jìn)行了對比。結(jié)果表明，所提出的方法具有更高的精度和可靠性。同時，在不同工況下，所提出的方法仍具有較好的估計(jì)性能。7.結(jié)論本文提出了一種基于IUPF算法與可變參數(shù)電池模型的SOC估計(jì)方法，旨在提高電池SOC的估計(jì)精度與魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法具有較高的精度與可靠性。然而，盡管本文所提出的方法在實(shí)驗(yàn)中取得了較好的效果，但仍需要進(jìn)一步研究和改進(jìn)，以適用于更廣泛的場景。參考文獻(xiàn)：[1]LiT,XieX,ZhangM,etal.AdecentralisedSOCestimationmethodbasedonCubatureKalmanFilterforbatteryenergystoragesystem[J].IETElectricalSystemsinTransportation,2021:1-10.[2]AkbarMM,AbedinMJ,KienyC.Onlineadaptiveestimationoflithium-ionbatterystate-of-chargeandstate-of-health[J].IETElectricPowerApplications,2020,14(3):675-687.[3]LiuB,WangZ,DingK.Apredictiondecompositionalgorithmusingamulti-dynamicmodelforacceleratingonlinelithium-ionbatterySOCestimation[J].JournalofPowerSources,2021,484:229020.[4]YangC,YinC,XiaoW,etal.Stateofchargeestimationoflithium-ionbatteryconsider