基于STF&LM算法的串联锂离子电池组不一致性辨识与状态估计

电池组中单体间存在的不一致性是电池状态估计问题中的一大难点。针对串联锂离子电池组,提出了一种基于强跟踪滤波器(strong tracking filter,STF)与LevenbergMarquardt(LM)算法相结合的电池组不一致性辨识与状态估计的新方法。首先针对"参考单体"给出了一阶等效电路模型与开路电压–荷电状态(state of charge,SOC)特性关系曲线,通过STF算法得到其状态估计与参数估计;其次建立不同单体的"电压相似函数",并引入LM算法对SOC、极化电压、欧姆内阻3种不一致因素进行辨识;最后对2组5个LiFePO_4单体串联的电池组在不同的工况下进行了实验验证。结果表明,所提方法对各单体的状态与内阻估计误差在合理的范围内,对电池组不一致性辨识与状态估计具有良好的效果。