利用EKF扩展卡尔曼滤波估计算法估计SOC ESCEKF

资 源 简 介

利用EKF扩展卡尔曼滤波估计算法估计SOC ESCEKF

详 情 说 明

在电池管理系统(BMS)中，准确估计电池的荷电状态(SOC)是核心技术之一。扩展卡尔曼滤波(EKF)算法因其良好的非线性处理能力，成为SOC估计的常用方法。

传统的卡尔曼滤波针对线性系统效果显著，但电池系统具有明显的非线性特性。EKF通过一阶泰勒展开对非线性系统进行局部线性化，使其能够应用于SOC估计这类非线性问题。

实现EKF进行SOC估计时，需要建立电池的等效电路模型作为状态方程，同时建立SOC与端电压关系的观测方程。每次迭代包含预测和更新两个阶段：预测阶段根据电流输入预估SOC变化，更新阶段则利用实际电压测量值修正预测结果。

EKF算法的优势在于能够实时处理测量噪声和模型误差，通过协方差矩阵不断调整对状态估计的置信度。相比开路电压法等传统方法，EKF能在电池充放电全过程中提供更准确的SOC估计值。

实际应用中需要注意选择合适的电池模型复杂度，并合理设置过程噪声和测量噪声的统计特性。这些参数的设置直接影响EKF的估计精度和收敛速度。