基于自适应高斯-厄米特滤波的锂电SOC估算研究

简介

对锂电池荷电状态(state of charge,SOC)进行准确地估算十分重要。由于SOC呈非线性特征,并且受多种因素的动态影响,准确估计困难。本文利用高斯-厄米特滤波(Gauss-Hermite filter,GHF)的思想,结合Thevenin等效电路模型,提出一种自适应高斯-厄米特滤波(adaptive Gauss-Hermite filter,AGHF)算法对SOC实时估计更新。利用MATLAB/Simulink建立仿真模型,并与扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法及传统的高斯-厄米特滤波算法相比较。通过分析对比可以发现该算法的估算精度较高,可以有效地控制滤波发散。