摘要：荷电状态（SOC）估计对于锂离子电池充放电优化控制、任务规划、可靠性提升等均具有重要价值,针对广泛应用的卡尔曼滤波（KF）一类方法存在的参数设置无具体标准、模型性能随工况环境改变而适应性降低等问题,提出一种噪声方差可变卡尔曼滤波方法（VVKF）的SOC估计算法,该算法每次迭代时估计并设定最适应当前系统状态的的噪声方差,克服了KF噪声方差初值依靠人为经验设定而造成精度下降的问题,同时采用最小二乘支持向量机作为KF的量测方程,通过建立样本库的方式克服电池型号以及工况改变对SOC估计精度的影响。采用马里兰大学CACLE中心锂离子电池数据集的实验证明了VVKF较KF性能的提升以及SOC估计的有效性。

关键词：锂离子电池 荷电状态估计 卡尔曼滤波器 最小二乘支持向量机 方差可变 

单位：哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院; 哈尔滨150080