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針對在非高斯噪聲干擾下，傳統(tǒng)擴(kuò)展卡爾曼濾波算法估計鋰離子電池荷電狀態(tài)時精度低的問題，長安大學(xué)電子與控制工程學(xué)院、四川大學(xué)電氣工程學(xué)院的研究人員巫春玲、胡雯博、孟錦豪、劉智軒、程琰清，在2021年第24期《電工技術(shù)學(xué)報》上撰文，提出一種基于最大相關(guān)熵的擴(kuò)展卡爾曼濾波新算法，用于估計鋰離子電池的荷電狀態(tài)。新算法在運(yùn)行時間增加很小的情況下，估計精度高且魯棒性好，是一種非常有效的估計方法。

鋰離子電池具有比能量高、自放電率低、循環(huán)性能好﹑無記憶和綠色環(huán)保等優(yōu)點(diǎn)，是目前最具發(fā)展前景的高效二次電池和發(fā)展最快的化學(xué)儲能電池。同時，鋰離子電池市場價格適中，且能夠長時間穩(wěn)定供能，逐漸成為儲能系統(tǒng)中廣泛應(yīng)用的主要元件之一。

為更好地掌握鋰離子電池的工作狀態(tài)，需要對其荷電狀態(tài)（State of Charge, SOC）進(jìn)行精確的分析計算和預(yù)測估計。SOC表示電池中剩余的可使用能量，準(zhǔn)確的SOC估計不僅能夠提供與電池性能相關(guān)的信息，而且還能夠提高電池運(yùn)行過程中的可靠性與安全性。由于電池內(nèi)部化學(xué)反應(yīng)復(fù)雜、系統(tǒng)非線性強(qiáng)，且具有時變特性，故不能直接對電池SOC進(jìn)行測量。

在SOC估計的眾多方法中，基于卡爾曼濾波的方法估計SOC目前應(yīng)用比較廣泛。傳統(tǒng)卡爾曼濾波算法及其改進(jìn)方法均在高斯噪聲干擾下進(jìn)行估計，然而實際情況下，系統(tǒng)常處于非高斯噪聲干擾下。在非高斯噪聲干擾，上述各種算法的估計精度會變差，難以應(yīng)用于實際情況。

為提高非高斯噪聲干擾下電池SOC的估計精度，長安大學(xué)電子與控制工程學(xué)院等單位的研究人員提出一種基于最大相關(guān)熵準(zhǔn)則的擴(kuò)展卡爾曼濾波（Maximum Correlation-entropy Criterion Extended Kalman Filter, MCC-EKF）算法用于電池的SOC估計。他們首先對鋰離子電池進(jìn)行Thevenin等效電路建模，并對該模型中的參數(shù)進(jìn)行了辨識，然后在高斯噪聲干擾和非高斯噪聲干擾下，分別運(yùn)用提出的MCC-EKF算法和EKF算法對電池SOC進(jìn)行估計。

實驗結(jié)果表明，與EKF算法相比，新算法在高斯噪聲干擾下，運(yùn)行時間增加0.282s，估計精度提高19%；在非高斯噪聲干擾下，運(yùn)行時間增加0.418s，估計精度提高51%；故新算法的估計精度高于EKF算法，尤其是在非高斯噪聲干擾下，新算法的估計精度有顯著性提高。

另外，為驗證新算法的魯棒性，在高斯噪聲干擾和非高斯噪聲干擾下，研究人員分別設(shè)置準(zhǔn)確的SOC初值與錯誤的SOC初值對SOC進(jìn)行估計。仿真結(jié)果表明，在SOC初值錯誤的情況下，新算法在電池開始工作后10s內(nèi)就能夠收斂到真實值，故新算法具有較好的魯棒性。所提出的算法是一種精度高而且魯棒性好的有效估計方法。

本文編自2021年第24期《電工技術(shù)學(xué)報》，論文標(biāo)題為“基于最大相關(guān)熵擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的鋰離子電池荷電狀態(tài)估計”，作者為巫春玲、胡雯博 等。

原標(biāo)題： 長安大學(xué)等單位的學(xué)者提出估計鋰離子電池荷電狀態(tài)的新算法