锂铁磷酸电池基于物理模型的SOC估计的残差偏置补偿滤波器
摘要
本文针对锂铁磷酸(LFP)电池的电荷态(SOC)估计问题进行了研究，其中较平坦的开路电压(OCV-SOC)特征降低了可观测性。开发了一种残差偏置补偿扩展卡尔曼滤波器(RBC-DEKF)。不同于传统偏置补偿方法将偏置作为扩张状态纳入单个滤波器的方法，本文提出的双滤波结构将残差偏置估计与电化学状态估计解耦。一个EKF估计基于单颗粒模型(包含热效应)的控制导向参数分组模型的系统状态，而另一个EKF估计持续校正电压观测方程的残差偏置，从而实时细化模型预测电压。不同于偏置扩张式单滤波方案会放大协方差耦合的做法，解耦式偏置估计器在不扰动电化学状态动力学的前提下，对电压观测进行细化。验证在公开数据集上的一个LFP电池单元下进行，分别在0℃下的US06、25℃下的DST以及50℃下的FUDS三种典型工作条件下进行。与使用相同模型且状态滤波设置相同的常规EKF相比，本文方法将平均SOC RMSE从3.75%降低到0.20%，将滤波后模型电压与测量电压之间的电压RMSE从32.8 mV降低到0.8 mV。在OCV-SOC曲线平坦的中等SOC范围内，改进尤为显著，确认了残差偏置补偿显著提升了LFP电池在宽温范围内基于模型的SOC估计精度。
引用
@article{arxiv.2510.22813,
title = {Residual Bias Compensation Filter for Physics-Based SOC Estimation in Lithium Iron Phosphate Batteries},
author = {Feng Guo and Luis D. Couto and Khiem Trad and Guangdi Hu and Mohammadhosein Safari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.22813},
year = {2025}
}
备注
This paper has been submitted to the European Control Conference (ECC) 2026 for consideration. This is the authors' version of the work, made available for early dissemination. The copyright remains with the authors. The final version, if accepted, will appear in the ECC 2026 proceedings