扩展卡尔曼滤波算法估计电池SOC

资 源 简 介

扩展卡尔曼滤波算法估计电池SOC

详 情 说 明

扩展卡尔曼滤波（EKF）是卡尔曼滤波在非线性系统中的一种扩展，常用于电池荷电状态（SOC）的精确估计。相比标准卡尔曼滤波，EKF通过线性化处理解决了非线性系统的状态估计问题。

在电池SOC估计应用中，EKF的核心思想是利用电池的等效电路模型建立状态方程。通过测量端电压和电流等可观测量，结合电池模型参数，实现对SOC这一不可直接测量状态的递推估计。由于电池系统的非线性特性主要表现在OCV-SOC关系和极化电压动态上，EKF通过在每个时间步对系统方程进行雅可比矩阵线性化，使得标准卡尔曼滤波的预测-更新框架得以应用。

实际应用中需特别注意两个关键点：一是电池模型参数的准确辨识，这直接影响状态估计精度；二是过程噪声和测量噪声协方差矩阵的合理选择，这决定了滤波器的收敛性和鲁棒性。良好的EKF实现能够克服传统安时积分法的累积误差问题，在动态工况下保持较高的SOC估计精度。