荷电状态(state of charge,SOC)估算技术是锂电池管理系统中最重要的功能之一。针对磷酸铁锂电池组展开研究,以准确估计电池组中各单体荷电状态为目的,首先采用一阶戴维南(Thevenin)模型结合安时法建立综合电池模型;采用一种平方根采样点卡尔曼滤波(square root sigma point Kalman filter,SRSPKF)方法,配合在线递推最小二乘(recursive least square,RLS)算法,同时实现对电池等效模型参数的辨识以及对电池荷电状态的估算。理论上讲,SRSPKF算法使系统状态直接以其方差的平方根形式传播,可显著降低常规Sigma点卡尔曼滤波器(sigma points Kalman filter,SPKF)算法的复杂性。实验结果表明,相对SPKF而言,SRSPKF具有更强的状态估计误差抑制能力,采用SRSPKF可以获得比SPKF更准确的SOC估计结果。
电池管理系统BMS(battery management system)是蓄电池储能技术中不可或缺的环节,而电池健康状态SOH(state of health)估算是BMS的重要功能之一。SOH可以为操作员提供电池实际可用容量及老化状态相关信息,进而为电池控制决策提供参考。介绍了锂电池的SOH的含义,阐述了导致锂电池老化和可用容量下降的原因,并着重对当前常见的蓄电池SOH估算方法进行了概括和分析,同时对各种SOH估算方法中存在的问题进行了探讨。
