一种解决粒子贫化的锂电池SOC和SOE联合估算方法

本申请涉及一种解决粒子贫化的锂电池SOC和SOE联合估算方法，该方法针对在多温度尺度下精确联合估算锂离子电池SOC和SOE，提出了一种新型遗传边缘粒子滤波方法，通过遗传算法改进传统粒子滤波的重采样过程，解决了传统粒子滤波算法中存在的粒子贫化问题；再采用统计学中的Rao‑Blackwell理论，在粒子滤波的计算过程中将部分线性的状态变量边缘化，将后验分布近似为单个高斯分布，在其余非线性变量已知的条件下用卡尔曼滤波器进行更新，得到了遗传边缘化粒子滤波算法，提高了预测准确性；针对三元锂离子电池，建立二阶Thevenin等效电路模型，该模型能准确模拟电池的极化效应，对电池进行准确表征。本申请具有离线参数辨识数据处理及时和实时表征的效果。