基于Volterra自适应滤波的SOC估计算法  

SOC Estimation Algorithm Based on Volterra Adaptive Filtering

作　　者：龙雄峰 陈小龙 邓凯文 Long Xiongfeng;Chen Xiaolong;Deng Kaiwen

机构地区：[1]广东电网有限责任公司湛江供电局

出　　处：《电力设备管理》2024年第5期102-105,共4页Electric Power Equipment Management

摘　　要：针对锂离子电池组中BMS检测的电压、电流等参数存在实时性差而导致SOC估计误差增大的问题,提出基于混沌时间序列的Volterra自适应滤波器的SOC预测法。该方法首先验证了锂离子电池的SOC时间序列存在混沌特性,其次采用相空间重构法将电压、电流数据重组为多维度数据,进而使用Volterra自适应滤波器对重构后的多维数据展开锂离子电池组的SOC预测。仿真及试验结果表明,基于混沌时间序列的Volterra自适应滤波器综合利用了锂离子电池线性和非线性参数特点,能够较好地揭示出电池SOC与其他变量的相互关系,实现较高精度的锂离子电池SOC预测,且有较好的可实现性。

关 键 词：锂离子电池 电池管理系统 SOC预测 Volterra自适应滤波器 

分 类 号：TM9[电气工程—电力电子与电力传动]