Htet Aung · Kay Soon Low · Shu Ting Goh · IEEE Transactions on Power Electronics · 2015年9月

荷电状态（SOC）估计是现代电池管理系统（BMS）的核心。针对扩展卡尔曼滤波（EKF）在雅可比矩阵推导及线性化精度方面的局限性，本文提出了一种基于平方根球面无迹卡尔曼滤波（Sqrt-UKFST）的新型SOC估计方法，旨在提升复杂动态工况下的估计精度与算法稳定性。

解读: 该研究提出的Sqrt-UKFST算法在提升SOC估计精度与数值稳定性方面具有显著优势，直接契合阳光电源PowerTitan、PowerStack等储能系统对高精度BMS的需求。随着储能系统向大容量、长寿命方向发展，更精准的SOC估计算法能有效提升电池组的一致性管理，降低运维成本，并优化iSolarC...