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基于极大似然准则UKF的锂电池SOC估算研究
基于极大似然准则的UKF锂电池SOC估算研究
摘要：
锂电池是现代电力系统中重要的能量存储器。对锂电池的状态进行准确估计对于实现智能能源管理和确保电池的安全性能至关重要。本研究提出了一种基于极大似然准则的无迹卡尔曼滤波(UnscentedKalmanFilter,UKF)的锂电池SOC估算方法。通过将极大似然准则引入UKF滤波器中，可以提高估算器对未知噪声的鲁棒性，并减小模型误差对估算结果的影响。实验结果表明，基于极大似然准则的UKF方法能够有效估算锂电池的SOC值，提供更精确的电池状态估计。
关键词：锂电池，极大似然准则，无迹卡尔曼滤波，SOC估算
1.引言
锂电池是一种高性能的能量存储器，被广泛应用于电动车、智能电网等领域。准确估算锂电池的状态，特别是电池的剩余容量(SOC)是保证电池可靠性和电力系统安全的重要一环。然而，由于电池内部的非线性、不确定性和时变性，对SOC进行准确估算是一项具有挑战性的任务。
2.相关工作
目前，SOC估算方法主要有数学模型法和滤波器法两种。数学模型法通过建立电池的物理数学模型，基于电流和电压等测量值对SOC进行估算。滤波器法根据测量值和状态方程，利用滤波算法进行SOC估算。常用的滤波算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波和无迹卡尔曼滤波。
3.研究方法
本文提出了一种基于极大似然准则的UKF锂电池SOC估算方法。首先，构建锂电池的非线性状态方程和观测方程。然后，利用UKF算法在测量值和状态方程的基础上进行SOC估算。在UKF算法中引入极大似然准则，通过最大化似然函数来确定状态方程中的未知噪声参数，提高滤波算法对噪声的鲁棒性。
4.实验结果
在锂电池实际工况下进行了实验验证。比较了基于极大似然准则的UKF方法与传统的卡尔曼滤波和粒子滤波方法的SOC估算精度。实验结果表明，基于极大似然准则的UKF方法能够提供更精确的SOC估计值，相对误差明显降低。
5.结论
本研究提出了一种基于极大似然准则的UKF锂电池SOC估算方法。通过引入极大似然准则，可以提高滤波算法对未知噪声的鲁棒性。实验结果表明，该方法能够有效估算锂电池的SOC值，为电池管理系统提供更精确的状态估计，具有实用价值和推广潜力。
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