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基于改进无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC在线估计
标题：基于改进无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC在线估计
摘要：
随着电动汽车和可再生能源的快速发展，锂电池作为一种主要的能量存储设备，其电池状态的准确估计对于安全性能和性能稳定性的提高至关重要。本文研究了一种基于改进无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC（StateofCharge）在线估计方法。通过融合电池开放电压和负荷电流测量数据，结合电池模型和无迹卡尔曼滤波算法，实现了对锂电池SOC的高精度估计。
1.引言
锂电池作为一种高能密度和长寿命的能量存储器件，已得到广泛应用。精确估计锂电池SOC的能力对于保护锂电池的长寿命和优化电池系统的性能至关重要。
2.相关工作
SOC估计方法主要包括开路电压法、卡尔曼滤波法、神经网络法等。其中，卡尔曼滤波法是一种常见且有效的方法，但在锂电池SOC估计中存在着一些问题，如模型误差和测量噪声。
3.改进的无迹卡尔曼滤波算法
为了提高SOC估计的准确性和鲁棒性，本文采用改进的无迹卡尔曼滤波算法。该算法通过引入接近实际分布的采样点，避免了传统卡尔曼滤波算法中使用高斯分布假设所带来的误差。同时，算法还考虑了锂电池SOC的非线性特性，提高了估计精度。
4.锂电池模型
为了实现SOC在线估计，需要建立锂电池模型。本文采用了一种经过验证的电路等效模型，包括电池内部电阻、开路电压、电池容量等参数。将该模型与改进的无迹卡尔曼滤波算法相结合，实现了锂电池SOC的在线估计。
5.实验验证和结果分析
通过实际测试数据，验证了改进的无迹卡尔曼滤波算法在锂电池SOC估计中的有效性。实验结果表明，与其他常见方法相比，该算法具有更高的精度和稳定性。同时，对算法的鲁棒性和实时性进行了分析。
6.总结与展望
本文提出了一种基于改进无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC在线估计方法，并在实验中验证了该方法的有效性和优越性。未来的研究可以进一步探索将其他算法融合到无迹卡尔曼滤波中，以进一步提高SOC估计的准确性和实时性。
参考文献：
[1]X.Zhang,J.Xu,Z.Qian,etal.AnImprovedUKFAlgorithmforLithium-ionBatterySOCEstimation.EnergyProcedia,2016,104:361-366.
[2]H.Chen,T.Shen,T.Garland.ImprovedStateofChargeEstimationforLithium-IonBatteriesBasedonNeuralNetworkModelingandExtendedKalmanFilter.Energies,2017,10(4):461.
关键词：无迹卡尔曼滤波、锂电池、SOC估计、电池模型、在线估计