摘 要：隨著技術(shù)進(jìn)步目前市場(chǎng)上蓄電池需求旺盛，尤其是鉛酸蓄電池有著大面積的應(yīng)用。隨之而來(lái)的問(wèn)題是蓄電池剩余電量（State of Charge即SOC）計(jì)算方法多樣，計(jì)算結(jié)果不夠準(zhǔn)確，各有算法都包含自己無(wú)法避免的缺點(diǎn)?？柭鼮V波算法則通過(guò)持續(xù)的迭代運(yùn)算逐漸趨近“真值”，適合與單片機(jī)來(lái)進(jìn)行電池充放電控制。本文試圖實(shí)現(xiàn)用卡爾曼算法來(lái)計(jì)算電池SOC。

關(guān)鍵詞：：鉛酸蓄電池；卡爾曼算法；SOC

蓄電池簡(jiǎn)單說(shuō)就是電池內(nèi)部物質(zhì)能儲(chǔ)存大量的化學(xué)能，在蓄電池放電的時(shí)候，能將化學(xué)能穩(wěn)定持續(xù)的轉(zhuǎn)化為電能的一種設(shè)備。在充電的情況時(shí)，蓄電池能將外電路提供的電能轉(zhuǎn)化為化學(xué)能儲(chǔ)存起來(lái)，而在放電的情況時(shí)，蓄電池將化學(xué)能轉(zhuǎn)變?yōu)殡娔茌敵?。目前市?chǎng)上蓄電池種類豐富，大體可以分為：鉛酸蓄電池、鋰離子電池、鎳氫蓄電池、鎳鎘電池、飛輪電池等多類蓄電池。目前鉛酸蓄電池與鋰離子電池市場(chǎng)占有率最高，其中由于鉛酸蓄電池技術(shù)方面比較成熟、價(jià)格相較低、產(chǎn)量較大，所以鉛酸蓄電池是如今使用最廣泛、使用最多的一種蓄電池。

為了準(zhǔn)確表示電池剩余電量的多少，經(jīng)常采用了電池的荷電狀態(tài)SOC來(lái)表示，當(dāng)SOC=100%的時(shí)候表示蓄電池是充滿的狀態(tài)，SOC=0%則表示蓄電池放電電壓低于截止電壓（防止過(guò)放而設(shè)定的電壓值）。由此可見(jiàn)蓄電池SOC數(shù)值的準(zhǔn)確度，對(duì)提高蓄電池中電荷量的使用效率有著至關(guān)重要的作用，從而延長(zhǎng)蓄電池的使用壽命。SOC估算有多種方法，這里列舉一些常見(jiàn)的方法：

（1）開(kāi)路電壓法：鉛酸蓄電池正常使用是，蓄電池開(kāi)路電壓與蓄電池剩余電量存在很明顯的線性關(guān)系，這種線性關(guān)系境溫度以及蓄電池本身因素影響很小。這種方法通過(guò)蓄電池端電壓來(lái)確定SOC值，簡(jiǎn)單易行。（見(jiàn)圖1）

（2）Ah計(jì)量法：通過(guò)對(duì)蓄電池充電或放電過(guò)程中電流對(duì)時(shí)間進(jìn)行積分來(lái)估算電池的SOC。這種方法比較簡(jiǎn)單、準(zhǔn)確可靠，并且使用范圍廣。容易受到溫度等環(huán)境因素影響。

（3）電阻檢測(cè)：考慮電池放電電流大小和內(nèi)阻大小兩個(gè)基本因素，可以確定SOC值，SOC與電阻參數(shù)之間的關(guān)系復(fù)雜，在電池放電的后期具有較高的精度和較好的適應(yīng)性。

（4）放電實(shí)驗(yàn)法：其實(shí)這也是一種Ah計(jì)量法，僅僅放電電流大小恒定。其缺點(diǎn)測(cè)量時(shí)電池需要處于脫機(jī)狀態(tài)，無(wú)法在線實(shí)時(shí)測(cè)量。

（5）卡爾曼濾波算法：根據(jù)某一時(shí)刻SOC值來(lái)計(jì)算下一時(shí)刻最小方差意義上的最優(yōu)SOC估計(jì)。計(jì)算的過(guò)程當(dāng)中對(duì)精確度控制的很好，并能有效減少噪聲的影響。缺點(diǎn)是需要詳細(xì)確定的電池內(nèi)部各個(gè)參數(shù)，但參數(shù)難于確定，計(jì)算量大。

卡爾曼濾波（Kalman filtering）一種利用線性系統(tǒng)狀態(tài)方程，通過(guò)系統(tǒng)輸入輸出觀測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行最優(yōu)估計(jì)的算法。由于觀測(cè)系統(tǒng)中無(wú)法避免系統(tǒng)中的噪聲和干擾的影響，所以最優(yōu)估計(jì)也可看作是一種濾波。本文采用卡爾曼濾波算法來(lái)進(jìn)行SOC值的計(jì)算，

參考文獻(xiàn)：

[1]劉艷莉.基于有限差分?jǐn)U展卡爾曼濾波的鋰離子電池SOC估計(jì)[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào)，2014，29：221-228.

[2]高明煜.基于采樣點(diǎn)卡爾曼濾波的動(dòng)力電池SOC估計(jì)[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào)，2011，26（11）：161-167.

[3]Ramsey Faragher.Understanding the Basis of the Kalman Filter Via a Simple and Intuitive Derivation.2012，29（5）：128-132.

作者簡(jiǎn)介：李松寧（1985-），男，漢族，河北邢臺(tái)人，本科，助教，河北工業(yè)大學(xué)，主要研究方向：新能源技術(shù)。