SOC对于电池的安全管理和使用效率至关重要。扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter, EKF)是一种常用的SOC估计方法,它可以基于电池电压、电流等可观测量,通过数学模型对SOC进行实时动态估计。
下面是一个基于MATLAB的EKF实现锂电池SOC估计的示例代码:
matlab
% 定义电池模型参数
Q = 2.3; % 电池容量(Ah)
R_0 = 0.1; % 内阻(Ohm)
R_1 = 0.05; % 极化电阻(Ohm)
C_1 = 1000; % 极化电容(F)
k = 0.005; % 电压-SOC关系系数
SOC_0 = 0.5; % 初始SOC
% 离散时间状态空间模型
A = [1 -dt/C_1; 0 exp(-dt/C_1R_1/R_1)];
B = [dt/Q; (1-exp(-dt/C_1R_1/R_1))];
C = [k 1];
% 扩展卡尔曼滤波器初始化
x_hat = [SOC_0; 0]; % 状态估计初值
P = [0.1 0; 0 1]; % 协方差矩阵初值
Q_w = 0.01 * eye(2); % 过程噪声协方差
R_v = 0.01; % 测量噪声协方差
% 循环模拟
for t = 1:length(I)
% 更新状态方程
x_true = A * x_true + B * I(t);
V = k * x_true(1) + R_0 * I(t) + R_1 * (1 - exp(-t/C_1*R_1/R_1)) * I(t);
% 扩展卡尔曼滤波
x_hat = A * x_hat + B * I(t);
P = A * P * A' + Q_w;
K = P * C' / (C * P * C' + R_v);
x_hat = x_hat + K * (V - C * x_hat);
P = (eye(2) - K * C) * P;
% 记录结果
SOC_est(t) = x_hat(1);
SOC_true(t) = x_true(1);
end
这个代码实现了基于EKF的锂电池SOC估计过程,主要包括以下步骤:
定义电池模型参数,建立离散时间状态空间模型
初始化EKF的状态估计和协方差矩阵
在仿真过程中,根据电流输入更新真实状态,并使用EKF对SOC进行估计
记录真实SOC和估计SOC的变化过程
通过调整模型参数和滤波器参数,可以进一步优化SOC估计的精度和鲁棒性。同时,还需要结合电池实测数据对模型和算法进行验证和改进。