一种基于粒子群优化扩展卡尔曼滤波算法的锂电池SOC估算方法

摘要

一种基于粒子群算法优化扩展卡尔曼滤波器的电池SOC估算方法，包括如下步骤：先对粒子的位置和速度随机初始化，然后对粒子的适应度进行计算，找到最佳粒子的速度和位置并进行更新，并对粒子适应度再次进行计算，判断粒子个体极值和粒子全局极值是否进行了更新。重复执行上述步骤，直到执行完预设的迭代次数或达到了所需要的精度要求，最后得到粒子全局极值。根据扩展卡尔曼滤波器的初始系数值，对采集到的电压、电流进行计算，得到了基于粒子群优化扩展卡尔曼滤波算法的仿真结果。该发明可以有效提高电池SOC的估算精度，具有良好的跟踪性能和抗噪声能力。