锂离子电池荷电状态(SOC)的准确估计对新能源汽车的能量管理和续驶里程计算尤为重要.就一段估计区间而言,尽管自适应5阶容积卡尔曼滤波(AHCKF)的总体精度通常比自适应容积卡尔曼滤波(ACKF)的更高,但在估计过程中二者的精度优劣是不断变化的.为了进一步提高SOC估计的精度,提出了一种基于不同阶次容积卡尔曼滤波融合的SOC估计算法.为评估融合算法的表现,本文采用该算法与NASA提供的电池随机充放电使用工况数据进行SOC估计.结果显示,所提出算法能够较大程度地减小SOC估计的误差.相对ACKF与AHCKF,平均绝对误差分别减少了26.39％和11.67％,均方根误差分别减少了20.21％和6.25％.
锂离子电池 荷电状态 容积卡尔曼滤波 估计 融合