基于卡尔曼滤波器的电池SOC实时估计MATLAB项目

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现了基于卡尔曼滤波器（EKF/UKF）的电池荷电状态（SOC）动态估计算法，通过实时采集电压、电流和温度数据，结合电池等效电路模型，提供高精度在线SOC估计。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波器的电池SOC实时估计系统

项目介绍

本项目实现了一个基于卡尔曼滤波器（扩展卡尔曼滤波EKF）的电池荷电状态（SOC）实时估计系统。系统通过采集电池运行时的电压、电流和温度等参数，结合电池等效电路模型，运用先进的滤波算法对SOC进行动态跟踪与修正。该系统适用于电动汽车电池管理系统（BMS）、储能系统等需要高精度电池状态监测的场景，能够有效提升电池使用的安全性与效率。

功能特性

• 高精度估计：采用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法，动态修正SOC估计值，减小测量噪声与模型误差的影响。
• 实时在线估计：能够根据实时测量的电池电压、电流和温度数据，连续输出当前的SOC值。
• 自适应能力：结合电池等效电路模型，具备一定的参数自适应辨识能力，以适应电池老化和温度变化。
• 状态监控：提供估计误差协方差矩阵，并生成收敛状态报告，便于用户评估滤波器工作的稳定性与可靠性。
• 明确的物理接口：输入输出参数定义清晰，便于集成到实际的电池管理系统中。

使用方法

1. 准备输入数据：确保可获得以下实时或准实时数据：

- voltage: 电池电压，单位伏特 (V)。 - current: 电池电流，单位安培 (A)。正值代表充电，负值代表放电。 - temperature: 环境或电池温度，单位摄氏度 (°C)。 - rated_capacity: 电池的额定容量，单位安时 (Ah)，为固定常数。 - soc_init: 初始的SOC值，范围在0到1之间。

1. 运行估计系统：调用或执行主估计程序。系统将开始处理输入数据流。

1. 获取输出结果：系统将持续输出以下结果：

- soc_estimated: 估计出的电池SOC值，范围0~1。 - error_covariance: 估计误差的协方差矩阵，用于衡量当前估计的不确定度。 - convergence_status: 收敛状态报告（如文本信息或布尔标志），指示滤波器是否已进入稳定估计状态。

系统要求

• 软件环境: MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)。
• 硬件平台: 无特殊要求，但若部署于嵌入式BMS硬件，需确保硬件具备执行矩阵运算的能力。
• 数据输入: 输入数据需能以数组或实时数据流的形式提供给算法。

文件说明

主程序文件封装了电池SOC估计系统的核心流程。其主要功能包括：初始化电池模型参数与卡尔曼滤波器状态；在一个循环或基于时间步长的流程中，读取实时测得的电池电压、电流与温度数据；执行扩展卡尔曼滤波算法的预测与更新步骤，从而计算并输出当前的最优SOC估计值、相应的估计误差协方差以及滤波器的收敛状态。该文件是整套算法的执行入口和协调中心。