基于模型的锂离子电池SOC估计方法综述

谭必蓉, 杜建华, 叶祥虎, 曹馨, 瞿常

Overview of SOC estimation methods for lithium-ion batteries based on model

Birong TAN, Jianhua DU, Xianghu YE, Xin CAO, Chang QU

表2 常见SOC估计方法对比

Table 2 Comparison of common SOC estimation methods

SOC估计方法 优点 缺点 鲁棒性 扩展卡尔曼 滤波方法 克服了传统方法的缺点；适用于电流变化剧烈的场合 模型线性化过程产生误差 差 无迹卡尔曼 滤波方法 不需要对模型线性化处理，没有模型线性化误差 在扰动和初值不确定等情况易发散 较差 容积卡尔曼 滤波方法 不需要对模型线性化处理，没有模型线性化误差 计算量大 较差 HIF滤波方法 不需要知道噪声准确的统计特性 计算复杂 好 滑膜观测器 抗干扰能力强 输出存在抖动 较好