基于自适应无迹卡尔曼滤波算法的锂电池荷电状态预测

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基金项目：吉林省科技发展计划（批准号：20190302063GX）资助的课题。

作者简介：蒙永龙（1996-），硕士研究生，从事检测技术与自动化装置的研究。

通讯作者：艾学忠（1970-），教授，从事检测技术与自动化装置的研究，1135916263@qq.com。

引用本文：蒙永龙，艾学忠，郑巍，等.基于自适应无迹卡尔曼滤波算法的锂电池荷电状态预测［J］.化工自动化及仪表，2024，51（2）：294-300.

DOI：10.20030/j.cnki.1000-3932.202402019

摘 要 针对无迹卡尔曼滤波在噪声不稳定和工况复杂的情况下锂电池荷电状态预测准确度低的问题，提出基于二阶等效RC电路模型，采用遗忘因子递推最小二乘法对模型参数进行辨识，使用自适应无迹卡尔曼滤波算法（AUKF）对锂电池荷电状态进行预测，最后在DST数据工况下，验证预测模型的准确性。（剩余7726字）