锂电池状态联合估计:自适应遗忘因子递推最小二乘法与扩展卡尔曼滤波的MATLAB实现

上传者: KxBUaRiiSwd | 上传时间: 2025-04-23 17:19:08 | 文件大小: 1.06MB | 文件类型: ZIP
内容概要:本文详细介绍了利用自适应遗忘因子递推最小二乘法(AFFRLS)和扩展卡尔曼滤波(EKF)进行锂电池参数和荷电状态(SOC)联合估计的方法。首先介绍了一阶RC模型作为电池的等效电路模型,接着阐述了AFFRLS中自适应遗忘因子的作用以及其实现细节,然后讲解了EKF在非线性环境下的应用,特别是在SOC估计中的具体步骤。最后讨论了两种算法的联合使用策略,包括参数和状态的双时间尺度更新机制,并提供了具体的MATLAB代码实现。 适合人群:从事电池管理系统的研发人员、对电池状态估计感兴趣的科研工作者和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于需要精确估计锂电池参数和SOC的应用场合,如电动汽车、储能系统等。主要目标是提高SOC估计的准确性,减少误差,确保电池的安全性和可靠性。 其他说明:文中提到多个注意事项,如OCV-SOC曲线的构建、初始参数的选择、协方差矩阵的初始化等。此外,还提供了一些调参经验和常见问题的解决方案,帮助读者更好地理解和应用这些算法。

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