陈超， 张志刚

(上海交通大学 电子信息与电气工程学院，上海 201100)



一种改进的基于车载锂电池数据的SoC估算方法

陈超， 张志刚

(上海交通大学 电子信息与电气工程学院，上海 201100)

针对车载锂离子电池的SoC(State of Charge)估算，面临两个主要问题：电池充放电过程中的极化效应，SoC与OCV(Open Circuit Voltage)关系曲线受电池内阻等因素影响，精度较低。从自主设计的锂电池等效电路模型入手，改进现有的Thevenin模型，用一个新的极化模型来代替传统的RC模块克服锂离子电池的极化效应，增加模型的精度。利用改进后的模型，基于Dual-EKF(dual-Extended Kalman Filter)估计方法，克服传统方法中无法消除电池内阻误差的缺点。对照实验结果表明，在保证较低计算复杂度的情况下，使估算误差保证在6%以内。

SoC估算；Thevenin模型；双卡尔曼滤波；极化效应；车载锂电池

定稿日期: 2015-12-21

0 引 言

近年来，随着新能源汽车的迅猛发展，电动汽车，油电混动汽车凭借其高效率，低排放的特点，越来越成为世界范围内关注的焦点。而锂离子电池系统凭借其相对较高的循环耐用性以及高能量密度的特点，成为目前最有前途的能量存储解决方案。作为锂离子电池系统的重要组成部分，电池SoC的估计精度对于电动车高效性，用户体验舒适性，以及锂电池安全性方面都有着重要意义。

目前对于SoC的估算方法，主要可分为三大类:直接测量法，基于模型的估算方法，基于数据驱动的估算方法。直接测量法主要包括内阻法[1]，安时积分法[2]。此种方法的精确度对于传感器要求很高，往往需要精密仪器测量，成本较高，难于普及，在实车上并不适用。……