【SOC估计】基于扩展卡尔曼滤波EKF实现锂电池SOC估计附Matlab代码_基于卡尔曼滤波(ekf)的电池soc估计研究设计

以下是使用扩展卡尔曼滤波（EKF）实现锂电池SOC（State of Charge）估计的示例Matlab代码：

matlab
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% 假设以下参数已知
R0 = 0.01; % 内阻
C = 3000; % 容量
Vmax = 4.2; % 最大电压
Vmin = 3.0; % 最小电压

% 导入电池电压数据
data = load(‘voltage_data.mat’); % 假设电压数据已存储在voltage_data.mat文件中
voltage = data.voltage;

% 初始化状态和协方差
SOC0 = 0.5; % 初始SOC估计值
P0 = 0.01; % 初始协方差估计值

% 初始化EKF滤波器
x = [SOC0; voltage(1)]; % 初始状态向量
P = [P0, 0; 0, 0.01]; % 初始协方差矩阵

% EKF滤波过程
SOC_estimation = zeros(size(voltage)); % 存储SOC估计结果
for i = 1:length(voltage)
% 预测步骤
u = voltage(i); % 当前时刻的电压测量值
x_pred = x; % 状态预测
P_pred = P + 0.01; % 协方差预测，假设过程噪声为0.01（需要根据实际情况调整）

% 更新步骤
y = u - x_pred(2); % 当前时刻的测量残差
H = [-1, 1]; % 测量矩阵
R = 0.1; % 测量噪声方差，假设为0.1（需要根据实际情况调整）
S = H * P_pred * H' + R; % 残差协方差
K = P_pred * H' / S; % 卡尔曼增益
x = x_pred + K * y; % 状态更新
P = (eye(2) - K * H) * P_pred; % 协方差更新

% 限制SOC估计值在[0, 1]范围内
if x(1) > 1
    x(1) = 1;
elseif x(1) < 0
    x(1) = 0;
end

% 存储SOC估计结果
SOC_estimation(i) = x(1);
1
2
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5
6
7
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9
10
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13
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15
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18

end

% 绘制SOC估计结果
figure;
plot(SOC_estimation, ‘b’, ‘LineWidth’, 1.5);
xlabel(‘时间’);
ylabel(‘SOC’);
title(‘锂电池SOC估计结果’);