基于IUPF算法与可变参数电池模型的SOC估计方法

基于IUPF算法与可变参数电池模型的SOC估计方法基于IUPF算法与可变参数电池模型的SOC估计方法摘要：电池状态的准确估计对电池的控制与管理至关重要。本文提出一种基于IUPF算法（ImprovedUnscentedParticleFilter）与可变参数电池模型的SOC（StateofCharge）估计方法，旨在提高电池SOC的估计精度与鲁棒性。该方法综合考虑电池的化学特性与不确定性，通过基于UKF（UnscentedKalmanFilter）的IUPF算法来估计电池的SOC，并通过可变参数电池模型来描述电池的非线性动态特性。在实验中，通过与传统方法进行对比，结果表明所提出的SOC估计方法具有较高的精度与可靠性。关键词：电池管理系统；SOC估计；IUPF算法；可变参数电池模型；精度与鲁棒性。1.引言电池广泛应用于电动车、智能手机等领域，正逐渐成为新能源时代的关键能源装置之一。而电池的SOC，即电池的剩余电荷，对于电池的控制与管理非常重要。因此，准确估计电池的SOC是电池管理系统（BMS）的一个关键任务。2.相关工作SOC估计方法主要分为基于模型的方法和基于测量的方法。基于模型的方法主要是通过建立电池的动态模型，结合电池参数和测量数据来估计SOC。常用的动态模型包括电化学模型、频率响应模型等。而基于测量的方法主要是通过测量电池的开路电压、电流、温度等参数来估计SOC。3.IUPF算法IUPF算法是一种改进的无迹粒子滤波算法，可以有效地解决非线性系统的状态估计问题。该算法利用Sigma点来表示概率分布的参数，通过对Sigma点进行传播和更新来估计系统的状态。相比于传统的粒子滤波算法，IUPF算法具有更高的精度和鲁棒性。4.可变参数电池模型可变参数电池模型是一种能够描述电池非线性动态特性的模型。传统的电池模型通常是基于恒定参数的，无法准确描述电池的动态特性。而可变参数电池模型可以通过在线更新模型参数来更准确地估计电池的SOC。5.SOC估计方法本文提出的SOC估计方法综合考虑了IUPF算法与可变参数电池模型。具体步骤如下：（1）基于电池的开路电压和电流测量值，利用可变参数电池模型计算电池的SOC的先验估计值。（2）利用IUPF算法来对电池的SOC进行状态估计。首先，通过在先验估计值周围生成Sigma点，并通过传播和更新来得到SOC的估计值。然后，利用测量值对估计值进行修正。（3）根据估计值和测量值的比较误差，调整可变参数电池模型的参数。重复上述步骤，直到估计值与测量值足够接近。6.实验结果与分析在实验中，本文所提出的SOC估计方法与传统方法进行了对比。结果表明，所提出的方法具有更高的精度和可靠性。同时，在不同工况下，所提出的方法仍具有较好的估计性能。7.结论本文提出了一种基于IUPF算法与可变参数电池模型的SOC估计方法，旨在提高电池SOC的估计精度与鲁棒性。实验结果表明，所提出的方法具有较高的精度与可靠性。然而，尽管本文所提出的方法在实验中取得了较好的效果，但仍需要进一步研究和改进，以适用于更广泛的场景。参考文献：[1]LiT,XieX,ZhangM,etal.AdecentralisedSOCestimationmethodbasedonCubatureKalmanFilterforbatteryenergystoragesystem[J].IETElectricalSystemsinTransportation,2021:1-10.[2]AkbarMM,AbedinMJ,KienyC.Onlineadaptiveestimationoflithium-ionbatterystate-of-chargeandstate-of-health[J].IETElectricPowerApplications,2020,14(3):675-687.[3]LiuB,WangZ,DingK.Apredictiondecompositionalgorithmusingamulti-dynamicmodelforacceleratingonlinelithium-ionbatterySOCestimation[J].JournalofPowerSources,2021,484:229020.[4]YangC,YinC,XiaoW,etal.Stateofchargeestimationoflithium-ionbatteryconsider