【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

% 锂电池SOC估计 - 扩展卡尔曼滤波（EKF）

% 加载电池电流和电压数据
load(‘battery_data.mat’); % 假设数据已经存储在battery_data.mat文件中
current = battery_data.current; % 假设电流数据存储在名为current的变量中
voltage = battery_data.voltage; % 假设电压数据存储在名为voltage的变量中

% 初始化电池SOC估计参数
initialSOC = 0.5; % 初始SOC估计值
initialC = 5000; % 初始容量估计值（单位：mAh）
R0 = 0.01; % 极化电阻（单位：Ohm）
Q = 1e-4; % 过程噪声协方差
R = 0.01; % 观测噪声协方差

% 初始化状态向量和协方差矩阵
x = [initialSOC; initialC]; % 状态向量 [SOC; C]
P = diag([0.01, 1000]); % 协方差矩阵

% 初始化估计结果
estimatedSOC = zeros(size(current));

% 扩展卡尔曼滤波
for i = 1:length(current)
% 预测步骤
x_ = x;
P_ = P + Q;

% 更新步骤
z = voltage(i);
h = x_(1) - R0 * current(i); % 观测模型
H = [1, 0]; % 观测矩阵

K = P_ * H' / (H * P_ * H' + R); % 卡尔曼增益
x = x_ + K * (z - h); % 状态更新
P = (eye(2) - K * H) * P_; % 协方差更新

% 保存估计结果
estimatedSOC(i) = x(1);
1
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end

% 绘制估计结果
time = 1:length(current);
figure;
subplot(2,1,1);
plot(time, current, ‘b-’, ‘LineWidth’, 1.5);
xlabel(‘时间’);
ylabel(‘电流’);
title(‘电流’);
grid on;

subplot(2,1,2);
plot(time, voltage, ‘r-’, ‘LineWidth’, 1.5);
hold on;
plot(time, estimatedSOC, ‘b–’, ‘LineWidth’, 1.5);
xlabel(‘时间’);
ylabel(‘SOC’);
title(‘SOC估计’);
legend(‘实际SOC’, ‘估计SOC’);
grid on;