针对当前亟需解决锂离子电池荷电状态(SOC)估计在动态与稳态工况下无法同时保持高精度的问题,利用气液动力学电池模型(GLD)与递推最小二乘法和扩展卡尔曼滤波算法提出联合SOC估算算法,采用含遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS)对模型的参数进行在线辨识,以消除原始算法存在的估算误差波动问题.利用恒流和动态应力测试(DST)工况进行了仿真验证.与单独采用FFRLS的算法以及原始算法进行对比,结果表明,所提算法具有更高的估算精度,最大误差为2.62％,具有估算精确度高和鲁棒性强的优点.
气液动力学电池模型 递推最小二乘法 扩展卡尔曼滤波 SOC估算