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🔥 内容介绍
摘要: 电池荷电状态(SOC)的精确估计对于电动汽车和储能系统的安全可靠运行至关重要。本文针对现有SOC估计方法在非线性、时变性和噪声干扰等复杂工况下精度不足的问题，提出了一种基于改进的无迹卡尔曼滤波器(UKF)——分数阶优化多新息无迹卡尔曼滤波器(FOMIAUKF)，并结合分数阶模型和模型参数在线估计方法，实现高精度SOC估计。该方法利用分数阶微积分描述电池的电化学特性，提升了模型对电池动力学的拟合精度；采用多新息系数自适应调整滤波增益，增强了算法对噪声的鲁棒性；并通过在线参数辨识技术实时更新模型参数，提高了估计精度和适应性。仿真结果表明，相比于传统的UKF和扩展卡尔曼滤波器(EKF)，该方法在不同工况下均具有更高的SOC估计精度和更强的抗干扰能力。
关键词: 电池SOC估计；分数阶卡尔曼滤波；无迹卡尔曼滤波器；模型参数估计；多新息系数；分数阶模型
1 引言
随着电动汽车和新能源储能技术的快速发展，对电池荷电状态(State of Charge, SOC)的精确估计需求日益迫切。SOC是反映电池剩余电量的关键参数，其准确性直接影响到电池管理系统的安全性和可靠性，甚至关系到电动汽车的行驶里程和安全性。然而，电池的电化学过程复杂，其等效电路模型往往是非线性的，且受温度、电流等因素的影响较大，存在显著的时变性和不确定性。传统的SOC估计方法，如库仑计数法和开路电压法，容易受到温度变化和电流波动等因素的影响，精度较低。基于卡尔曼滤波器的SOC估计方法因其优异的滤波性能而备受关注，但标准的卡尔曼滤波器(KF)和扩展卡尔曼滤波器(EKF)在处理非线性系统时存在线性化误差，精度有限。无迹卡尔曼滤波器(UKF)通过采样点逼近概率分布，避免了线性化误差，提高了估计精度，但其性能仍然受模型精度和噪声影响。
为了提高SOC估计的精度和鲁棒性，本文提出了一种基于FOMIAUKF、分数阶模型和模型参数在线估计的SOC估计方法。该方法利用分数阶微积分的优势，更准确地描述电池的电化学特性；采用多新息系数调整滤波增益，增强了算法对噪声的适应能力；并通过在线参数辨识方法实时更新模型参数，进一步提高了估计精度。
2 分数阶电池模型
传统的整数阶模型难以准确描述电池的复杂电化学特性，而分数阶微积分能够更好地捕捉电池动力学的长期记忆效应和非局部性特征。本文采用分数阶电路模型来描述电池的充放电过程，其数学模型可以表示为：
scss
D^α V(t) = f(I(t), V(t), SOC(t), θ) + w(t)
其中，D^α表示分数阶导数算符，α为分数阶阶数(0 < α < 1)，V(t)为电池端电压，I(t)为电池电流，SOC(t)为电池荷电状态，θ为模型参数向量，w(t)为过程噪声。分数阶阶数α和模型参数θ需要根据实际电池数据进行辨识。
3 FOMIAUKF算法
为了提高UKF的滤波精度和鲁棒性，本文提出了一种改进的无迹卡尔曼滤波器——分数阶优化多新息无迹卡尔曼滤波器(FOMIAUKF)。FOMIAUKF算法主要包括以下几个步骤：
分数阶模型预测: 利用分数阶模型预测下一时刻的状态和协方差。
无迹变换: 利用无迹变换生成sigma点，并根据分数阶模型进行状态预测和协方差预测。
多新息系数融合: 引入多新息系数，自适应地调整测量更新过程中的滤波增益，提高算法对噪声的鲁棒性。
状态更新: 根据测量值和预测值，利用多新息系数融合后的滤波增益更新状态估计和协方差。
与传统的UKF相比，FOMIAUKF通过引入分数阶模型和多新息系数，有效地提高了滤波精度和抗干扰能力。
4 模型参数在线估计
为了提高SOC估计的精度和适应性，本文采用递归最小二乘法(RLS)对分数阶模型参数θ进行在线估计。RLS算法能够根据实时测量数据不断更新模型参数，使其更好地适应电池的动态特性。
5 仿真实验与结果分析
为了验证所提方法的有效性，本文进行了仿真实验。实验数据基于某型号锂离子电池的实际充放电数据。将本文提出的FOMIAUKF算法与传统的UKF和EKF算法进行对比，结果表明：FOMIAUKF算法在不同工况下均具有更高的SOC估计精度和更强的抗干扰能力。尤其是在大电流充放电和温度变化等复杂工况下，FOMIAUKF算法的优势更加明显。
6 结论
本文提出了一种基于FOMIAUKF、分数阶模型和模型参数在线估计的电池SOC估计方法。该方法利用分数阶微积分描述电池的电化学特性，采用多新息系数增强算法鲁棒性，并通过在线参数辨识提高估计精度和适应性。仿真结果验证了该方法的有效性，为高精度电池SOC估计提供了新的思路。未来的研究将着重于该方法在实际电池管理系统中的应用和进一步优化。
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