一种基于自适应参数辨识的电池SOC估计方法

本发明公开了一种基于自适应参数辨识的电池SOC估计方法，属于电动汽车领域，包括以下步骤：建立电池的二阶戴维宁模型，并对二阶戴维宁模型进行分析；构建二阶戴维宁模型的离散递推方程；采用带遗忘因子的递推最小二乘算法，对二阶戴维宁模型的离散递推方程进行递推，得到二阶戴维宁模型的参数；采用扩展卡尔曼滤波算法进行荷电状态估计，即SOC估计，得到最优SOC估计。本发明通过建立电池的二阶戴维宁模型，采用带遗忘因子的递推最小二乘算法对二阶戴维宁模型进行参数辨识，并联合扩展卡尔曼滤波算法对电池荷电状态进行估计，实现了考虑电池充放电工况突变条件下的SOC估计，且估计精度高。