基于改进双扩展卡尔曼滤波和考虑温度和倍率的SOC和SOH联合估计方法

本发明公开了一种基于改进双扩展卡尔曼滤波和考虑温度和倍率的SOC和SOH联合估计方法，属于电池状态估计领域。本发明适用于磷酸铁锂电池的状态估计，利用实验数据拟合获取OCV‑SOC曲线和极化参数，再根据温度T的多项式系数对拟合参数进行拟合，建立具有温度补偿的Uoc‑SOC‑T模型，结合各温度极化参数的补偿因子与温度的关系进行拟合，建立具有温度补偿的阻容参数模型，使用响应面法建立具有温度与电流倍率补偿的容量模型，利用两个卡尔曼滤波器分别估计系统状态和参数，选用SOH估计的状态量为内阻和容量，每次估计更新后都传递给SOC估计模块，融合估计并反复迭代，便能计算各时刻的SOC和SOH，因此上述联合估计方法在电池状态估计中具有广阔的前景。