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🔥 内容介绍
电池荷电状态 (State of Charge, SOC) 是电池管理系统 (Battery Management System, BMS) 中最关键的参数之一，准确的SOC估计对于保障电池的安全、高效运行以及延长使用寿命具有至关重要的意义。传统的SOC估计方法往往面临模型不精确、测量噪声干扰以及外部环境变化等挑战，导致估计精度难以满足日益增长的应用需求。本文旨在深入研究基于分数阶容性扩展模块、模型参数估计、多新息系数优化的无迹卡尔曼滤波 (Fractional Order Model-based Improved Adaptive Unscented Kalman Filter, FOMIAUKF) 算法在电池SOC估计中的应用。通过引入分数阶导数概念，更精确地刻画电池动态特性，并结合在线模型参数估计和多新息自适应技术，有效应对模型误差和噪声干扰，显著提升SOC估计的准确性和鲁棒性。研究内容涵盖FOMIAUKF算法的理论推导、关键技术实现以及基于实验数据的验证与分析，旨在为高精度电池SOC估计提供一种新的、有效的解决方案。
关键词： 电池SOC估计；分数阶导数；无迹卡尔曼滤波；模型参数估计；多新息；自适应滤波
1. 引言
随着新能源汽车、智能电网和便携式电子设备等领域的快速发展，锂离子电池作为一种重要的储能介质，其性能、寿命和安全性日益受到关注。准确估计电池的SOC是实现BMS高级功能，如能量管理、均衡控制和故障诊断的基础。然而，电池SOC无法直接测量，必须通过电池的电压、电流、温度等外部可测参数进行估计。
目前，主流的电池SOC估计方法主要包括基于开路电压法、安时积分法、模型基法和数据驱动法等。开路电压法简单易行，但受限于电压滞回效应和长时间的静置需求；安时积分法容易受电流测量误差累积的影响；数据驱动法依赖于大量的历史数据，且泛化能力有待提高。模型基方法通过建立电池的等效电路模型或电化学模型，结合状态估计算法，能够有效克服前述方法的不足，是当前研究的热点。其中，卡尔曼滤波及其改进算法因其对噪声的鲁棒性和实时性而得到广泛应用。
经典的整数阶模型，如Thevenin模型或PNGV模型，在描述电池动态特性时存在一定的局限性。电池内部复杂的电化学反应和物理过程具有明显的非整数阶特性，采用整数阶模型难以完全捕捉其微秒至毫秒级的动态响应。分数阶微积分作为一种描述非局部和记忆效应的数学工具，能够更精确地刻画电池的动态行为。因此，将分数阶导数引入电池等效电路模型，构建分数阶模型，有望提升模型精度，进而提高SOC估计的准确性。
同时，电池模型参数会受到温度、老化程度和充放电倍率等因素的影响而发生变化。采用固定模型参数进行SOC估计，当电池工作状态变化时，会导致模型失配，降低估计精度。因此，在线模型参数估计是提高SOC估计鲁棒性的关键。此外，实际测量过程中，传感器噪声往往是非理想的，可能存在突发噪声或有色噪声，传统的卡尔曼滤波算法假设噪声为零均值高斯白噪声，当噪声特性发生变化时，其性能会显著下降。引入多新息自适应滤波技术，能够根据实际测量噪声和模型预测误差动态调整滤波增益，从而提高滤波器的抗干扰能力。
基于以上分析，本文提出一种基于分数阶容性扩展模块、模型参数估计、多新息系数优化的无迹卡尔曼滤波算法 (FOMIAUKF) 用于电池SOC估计。该方法将分数阶容性元件引入等效电路模型，构建分数阶模型；通过在线递推最小二乘法或其他合适的算法进行模型参数估计；并结合多新息自适应技术，优化卡尔曼滤波器的增益矩阵，实现高精度、鲁棒的电池SOC估计。
2. 电池分数阶等效电路模型
为了更准确地描述电池的动态特性，本文采用如图1所示的电池分数阶等效电路模型。该模型在传统的二阶RC模型基础上，将RC串联支路中的电容元件替换为分数阶容性元件 (Constant Phase Element, CPE)。
3. 结论与展望
本文提出了一种基于分数阶容性扩展模块、模型参数估计、多新息系数优化的无迹卡尔曼滤波算法 (FOMIAUKF) 用于电池SOC估计。该方法通过引入分数阶导数概念，构建了更符合电池实际动态特性的分数阶等效电路模型；利用在线参数估计技术，实时更新模型参数，增强模型对电池状态变化的适应性；并结合多新息自适应滤波技术，根据实际新息信息调整滤波增益，提高滤波器的抗干扰能力。理论分析表明，该方法能够有效应对电池模型的非线性和时变性，以及测量噪声的非理想性，有望实现高精度、鲁棒的电池SOC估计。
下一步的工作将集中于以下几个方面：
- 更精确的分数阶模型构建：
研究更复杂的分数阶模型结构，例如引入分数阶阻抗谱等效模型，以进一步提高模型的精度。
- 更有效的在线参数估计算法：
探索更适用于电池模型参数估计的在线算法，例如基于粒子滤波或支持向量机等数据驱动的参数估计方法。
- 更鲁棒的多新息自适应策略：
研究更优的多新息系数计算方法和滤波增益调整策略，以提高算法在复杂噪声环境下的性能。
- 算法的实时性优化：
针对嵌入式系统应用，对算法的计算复杂度进行优化，提高其实时性。
- 不同类型电池的应用验证：
将所提算法应用于不同化学体系的电池（如磷酸铁锂电池、镍钴锰酸锂电池等），验证其普适性。
- 联合状态和参数估计：
将状态估计和参数估计整合到同一个滤波框架下，实现联合估计，可能进一步提高估计精度。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] HAN Jianqiu,XING Likun,REN Hengqi,等.基于分数阶锂电池模型的 FOMIAUKF 算法 SOC 估计[J].汽车实用技术, 2024, 49(21):18-24.DOI:10.16638/j.cnki.1671-7988.2024.021.004.
[2] 韩剑秋,邢丽坤,任恒起,等.基于分数阶锂电池模型的FOMIAUKF算法SOC估计[J].汽车实用技术, 2024, 49(21):18-24.
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