基于DEKF联合CNN-LSTM-Attention的锂电池SOC估计

锂离子电池的荷电状态（SOC）是电池管理系统（BMS）实现能量优化分配和均衡管理等重要功能的基础,也是电池实时运行状况分析的重要依据。本文主要针对磷酸铁锂电池,首先建立戴维南等效电路模型,通过双扩展卡尔曼滤波（DEKF）开展电池SOC估计；其次将DEKF算法得到的SOC估计值作为特征值,并与实际测量的电流电压信号结合作为模型训练的输入,构建DEKF-CNN-LSTM-Attention算法,从而实现了不同工况下更准确的SOC估计,平均估计误差为1%左右。