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作者：张涛;陈东明;侯鹏鹏;王尧彬;
单位：河南理工大学电气工程与自动化学院;
摘要：目的 为了解决锂电池在不同放电阶段和噪声干扰下荷电状态（SOC）估算结果发散问题，方法 通过分析锂电池机理特性，查找影响估算结果的因素和原因。选取适当的数学模型并得到开路电压特性-荷电状态（OCV-SOC）试验曲线后，针对传统算法估算误差波动较大的问题，提出变遗忘因子递推最小二乘（VFF-RLS）与自适应平方根无迹卡尔曼滤波（ASRUKF）算法联合估算SOC。结果 以动态应力测试（DST）为例，遗忘因子最小二乘（FFRLS）算法的开路电压初期误差最大值为0.02 V，稳定后端电压误差为0.004～0.010 V，误差收敛时间约45 s;UKF算法的SOC估算初期最大误差为0.03，在400 s左右逐渐收敛到理论值附近，稳定后的波动误差为0.83%;VFF-RLS算法在相同的条件下，开路电压实验初期误差最大值为0.04 V，稳定后端电压误差为0.003～0.007 V，误差收敛时间约10 s;ASRUKF的SOC估算初期最大误差为0.1，随着算法迭代，200 s内收敛到理论值附近，稳定后最大波动误差0.413%。结论 为了保证算法适用的普遍性，在不同初值下观察算法的收敛性，结果表明，在复杂的试验工况下，与传统算法比较，改进算法的参数辨识速度明显加快，精度提高，在估算SOC阶段，波动范围明显变小；在实际值误差较大的情况下，依然能够迅速收敛，证明本文方法的改进切实可行，可用于实际电池研究。
关键词：锂电池;;变遗忘因子;;荷电状态;;自适应滤波;;平方根滤波
基金资助：国家自然科学基金资助项目（U1804143）;; 河南省科技攻关项目（202102210295）;; 河南省高校基本科研业务费专项项目（NSFRF210424）;; 河南省科技创新团队基金资助项目（CXTD2017085）;; 河南理工大学青年骨干教师资助项目（2019XQG-17）
