蓄电池剩余容量预测技术现状及发展

误差有很强的修正作用，对噪声有很强的抑制作用，目前主要应用于电流变化较快的混合动力汽车蓄电池的SOC预测。在卡尔曼滤波的基础上，文献[49][50][51]又将扩展卡尔曼与无色卡尔曼滤波方法用于估计SOC。卡尔曼滤波法最大缺点在于，其估计精度严重依赖于蓄电池等效电路模型的准确性，建立准确的电池模型是算法的关键。另一缺点是运算量比较大，必须选择简单合理的电池模型和运算速度较快的处理器。

3.4其它方法

文献[52]提到的线性模型法，利用线性模型对测量误差和错误的初始条件有很高的鲁棒性，以大量的电池充电放电实验为基础，建立SOC及其变化量电池端电压、电流的线性方程，见式(12)、(13)。该方法适用于小电流、SOC变化缓慢的情况，但这一特点也限制了其使用范围，目前实际应用中还未见到。

其中，SOC(k)为当前时刻的SOC值；△SOC(k)为SOC的变化值；v(k)和i(k)为当前时刻的电压和电流。Β0、Β1、Β2、Β3是利用参考数据通过最小二乘法得到的线性模型系数。

文献[53]提出利用非线性自回归滑动平均(NARMAX)模型逼近精度高、结构简单、收敛速度快等特点，以蓄电池工作电压和电流为模型输入，SOC的其它影响因素作为系统噪声，对蓄电池SOC进行实时估计，相对误差仅为1%，该方法的适用性还有待于进一步研究。其辨识模型见式(14)，其中y(t)为SOC序列，u1(t)为电流序列，u2(t)为电压序列。

文献[54]针对蓄电池内阻与剩余容量之间的非线性关系，采用了在线的灰色GM(1,1)模型群方法对混合动力汽车蓄电池单元的SOC进行预测。文献[55]则以安时法为基础建立SOC状态方程，提出应用鲁棒滤波算法来预测蓄电池的SOC。

由上面所介绍的各种方法可以看出，无论是物理建模方法还是系统辨识与参数估计模型方法，都是根据蓄电池的可测量参数(主要是电压、电流、内阻以及温度等)与剩余容量之间的关系，通过大量的实验建立稳定的蓄电池系统模型来预测SOC。

4小结

综上所述，SOC预测方法由于受众多因素(放电电流、电压、温度、放电深度、内阻、电解液密度、自放电、老化等)影响，VRLA蓄电池剩余容量的预测技术及其建模相当复杂，目前，还没有一种准确通用的预测方法。上述各种SOC预测方法各有利弊，但在不同的使用环境，不同的预测精度下，采用单一的预测方法已经不能满足实际需求，因此设计高精度的数据检测电路，使用多种方法进行组合预测SOC，特别是采用多种智能算法和新理论相结合的手段对SOC进行实时、在线、准确的预测，已经成为蓄电池剩余容量预测的发展方向。

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