基于锂电池的二阶RC模型，采用扩展卡尔曼滤波算法实现锂电池的SOC估计

资 源 简 介

基于锂电池的二阶RC模型，采用扩展卡尔曼滤波算法实现锂电池的SOC估计

详 情 说 明

电池管理系统中的SOC（State of Charge）估计是电动汽车和储能系统的核心技术之一。基于二阶RC等效电路模型结合扩展卡尔曼滤波（EKF）的方法，能够有效解决传统安时积分法的误差累积问题。

模型基础 二阶RC模型通过串联电阻-电容网络描述电池动态特性：一个电阻表征欧姆内阻，两个并联RC支路分别反映电化学极化与浓度极化效应。该模型相比一阶RC模型具有更高的电压响应精度，尤其适用于动态工况下的SOC估计。

算法核心 扩展卡尔曼滤波通过状态方程（包括SOC、极化电压）和观测方程（端电压）构建非线性系统： 状态预测阶段：利用安时积分法推算SOC初值，结合RC网络微分方程更新极化电压状态 线性化处理：对非线性系统在当前估计点进行雅可比矩阵求导，实现局部线性近似 协方差更新：通过测量噪声和过程噪声的统计特性动态调整卡尔曼增益，实现最优估计

实现优势 Simulink环境提供了模块化建模能力，可直观搭建： 电池参数辨识模块（离线拟合R/C参数） 实时数据输入接口（电流/电压/温度） EKF算法迭代计算单元 该方法通过电压观测值持续修正SOC预测，即使在电流噪声较大时仍能保持±3%以内的估计误差，且具备较强的温度适应性。