锂离子电池SOC估计

一种改进的柯西鲁棒校正-Sage Husa扩展卡尔曼滤波算法，在不同温度和复杂工况下实现高精度SOC估计。

Chenyu, Zhu · 王顺利 · 于春梅 · Zhou, Heng · Fernandez, Carlos · Guererro, Josep M.

Journal of Energy Storage 2024

具体参数

平均绝对误差

{'zh': '0.392', 'en': '0.392'} %

均方根误差

{'zh': '0.716', 'en': '0.716'} %

最大误差

{'zh': '0.945', 'en': '0.945'} %

计算时间

{'zh': '4.839', 'en': '4.839'} s

技术优势

精度最高

在不同温度和复杂工况下，CRC-SHEKF算法的MAE、RMSE和MAX均为最小。

计算负担小

在15 °C BBDST工况下，计算时间仅为4.839 s，适合在线应用。

鲁棒性强

利用鲁棒数据校正方法简化柯西鲁棒函数，实时修正噪声协方差矩阵，提高算法鲁棒性。

应用场景

• 电池管理：实时估算SOC，保障电池安全与寿命
• 状态监测：在复杂工况下监测电池状态，预警异常
• SOC估计：提供高精度SOC估计算法，误差小于1%