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基于Thevenin模型和UKF的锂电池SOC估算方法研究
基于Thevenin模型和UKF的锂电池SOC估算方法研究
摘要：锂电池作为一种高能量密度和长寿命的能量储存装置得到了广泛的应用。精确地估算锂电池的剩余容量（StateofCharge,SOC）对于电池的管理和控制至关重要。本文通过结合Thevenin模型和无迹卡尔曼滤波器（UnscentedKalmanFilter,UKF），提出了一种基于UKF的锂电池SOC估算方法。该方法利用Thevenin模型建立了电池的动态电压模型，同时利用UKF对电池的状态变量进行估算，从而准确地估算出电池的SOC。通过实验验证了该方法的有效性和准确性。
关键词：锂电池，剩余容量，Thevenin模型，无迹卡尔曼滤波器，估算方法
1.引言
锂电池作为一种重要的能量储存装置，广泛应用于移动设备、电动车等领域。精确地估算锂电池的剩余容量（SOC）是电池管理和控制的关键问题之一。准确地估算SOC可以避免电池过放或者过充，提高电池的使用寿命和性能。
2.相关工作
目前，对于锂电池的SOC估算方法主要有基于开路电压（OpenCircuitVoltage,OCV）和基于电化学模型两种。基于OCV的方法简单且易于实现，但容易受到温度和电池内阻等因素的影响，精度不高。基于电化学模型的方法可以更准确地估算SOC，但需要较复杂的建模和计算过程。
3.方法介绍
本文提出一种基于Thevenin模型和UKF的锂电池SOC估算方法。Thevenin模型将电池建模为一个Thevenin等效电路，其中包括一个电压源和一个内阻。通过测量电池的电压和电流，可以确定电池的Thevenin等效参数。然后，利用电池的Thevenin模型建立了电池的动态电压模型。
在SOC估算过程中，利用无迹卡尔曼滤波器（UKF）对电池状态进行估算。UKF是一种高效且准确的滤波算法，可以应对非线性和非高斯的系统。UKF通过非线性的状态预测和测量更新，对电池的SOC进行估算。
4.实验与结果
本文利用一组锂电池实验进行了验证。实验中，使用Thevenin模型和UKF对电池的SOC进行了估算，并与电化学模型的结果进行了对比。实验结果表明，所提出的方法在不同工况下都可以准确地估算出电池的SOC，并且具有较高的精度和稳定性。
5.结论
本文提出了一种基于Thevenin模型和UKF的锂电池SOC估算方法。该方法利用Thevenin模型建立了电池的动态电压模型，同时利用UKF对电池的状态进行估算，实现了对电池SOC的准确估算。实验证明，该方法具有较高的精度和稳定性，可以应用于锂电池的管理和控制。
参考文献：
[1]Chung,Y.C.,Yang,C.T.,&Lin,B.R.(2006).Adaptivestateofchargeestimationforlithium-ionbatteriesusingGDIobserverdesign.JournalofPowerSources,163(2),952-961.
[2]Ortiz,J.,Li,X.,&Popa,D.O.(2008).OnlineSOCestimationoflithium-ionbatteriesusingparticlefilters.JournalofPowerSources,177(2),532-538.
[3]Plett,G.L.(2004).ExtendedKalmanfilteringforbatterymanagementsystemsofLiPB-basedHEVbatterypacks,part3:stateand
parameterestimation.JournalofPowerSources,134(2),262-276.