基于扩展卡尔曼神经网络算法估计电池SOC

针对汽车锂电池的荷电状态(SOC)的问题,基于Thevenin电路为等效电路并且应用扩展卡尔曼算法(EKF)结合神经网络算法进行估计。在进行卡尔曼滤波算法估算过程中,需要用到实时的估算模型参数值(最新值),即在不同的SOC下模型的参数不同。传统做法是把SOC与各个参数的关系进行普通的拟合,这种方法在拟合过程中存在较大误差。为了解决这个问题,利用神经网络拟合各个电路模型参数与SOC关系曲线。试验结果表明,与单纯的扩展卡尔曼算法相比,该方法能够准确估计电池剩余电量,误差小于3%。