基于扩展卡尔曼滤波的电池荷电状态估算的MATLAB实现

基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的电池荷电状态（SOC）估算的MATLAB实现

1. 定义电池模型参数

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% 电池参数
C = 2.6; % 电池容量，单位Ah
R0 = 0.05; % 内部电阻，单位Ω
Rp = 0.1; % 极化电阻，单位Ω
Cp = 3600; % 极化电容，单位F
Ts = 1; % 采样时间，单位s
Voc0 = 3.7; % 开路电压，单位V

2. 初始化EKF相关参数

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% 初始状态向量（SOC和极化电压）
X = [1; 0]; % 初始SOC为1（100%），极化电压为0
P = eye(2); % 初始协方差矩阵
Q = 0.01 * eye(2); % 过程噪声协方差矩阵
R = 0.1; % 测量噪声协方差

3. 仿真数据生成

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% 仿真时间
time = 0:Ts:100; % 仿真时间为100秒
N = length(time); % 仿真步数

% 仿真电流（假设为恒定放电电流）
I = -0.5 * ones(1, N); % -0.5A放电电流

% 初始化测量电压
Vt_measured = zeros(1, N);

% 仿真电池模型
for t = 2:N
    % 更新SOC
    X(1) = X(1) - I(t) * Ts / C;
    
    % 更新极化电压
    X(2) = X(2) + (I(t) * Rp - X(2)) * Ts / Cp;
    
    % 计算开路电压（假设为线性关系）
    Voc = Voc0 * X(1);
    
    % 计算测量电压（考虑内部电阻和极化电压）
    Vt_measured(t) = Voc - I(t) * R0 - X(2) + sqrt(R) * randn; % 添加测量噪声
end

4. EKF算法实现

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% 初始化EKF估计的SOC
soc_estimates = zeros(1, N);
soc_estimates(1) = X(1);

% EKF循环
for t = 2:N
    % 预测阶段
    X_predict = [X(1) - I(t) * Ts / C; X(2) + (I(t) * Rp - X(2)) * Ts / Cp];
    P_predict = P + Q;
    
    % 观测更新
    Voc = Voc0 * X_predict(1);
    Vt_estimated = Voc - I(t) * R0 - X_predict(2);
    y = Vt_measured(t) - Vt_estimated; % 测量残差
    S = P_predict(2, 2) + R;
    K_gain = P_predict(:, 2) / S; % 卡尔曼增益
    X = X_predict + K_gain * y;
    P = (eye(2) - K_gain * [0 1]) * P_predict;
    
    % 保存SOC估计值
    soc_estimates(t) = X(1);
end

5. 绘制结果

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% 绘制SOC估计结果
figure;
plot(time, soc_estimates, 'b', 'DisplayName', 'EKF Estimated SOC');
hold on;
plot(time, X(1) * ones(1, N), 'r--', 'DisplayName', 'True SOC');
xlabel('Time (s)');
ylabel('SOC');
title('SOC Estimation using EKF');
legend;
grid on;

% 绘制SOC估计误差
figure;
error = abs(soc_estimates - X(1) * ones(1, N));
plot(time, error, 'r', 'DisplayName', 'SOC Estimation Error');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Error (%)');
title('SOC Estimation Error');
legend;
grid on;

参考代码模型基于ekf的电池soc估算，纯代码的方式实现电池的估算，环境为matlab youwenfan.com/contentcsk/78234.html

代码说明

电池模型：假设电池的开路电压与SOC呈线性关系，极化电压通过RC电路模型计算。
EKF算法：通过状态预测和观测更新两个阶段实现SOC的实时估计。
仿真数据：生成了仿真电流和测量电压，其中测量电压添加了随机噪声以模拟真实情况。
结果绘制：绘制了SOC估计值与真实值的对比图，以及SOC估计误差图。

结果分析

SOC估计精度：EKF算法能够有效跟踪电池的SOC变化，仿真结果显示SOC估计误差较小。
鲁棒性：EKF算法对测量噪声具有一定的鲁棒性，适用于实际应用中的电池SOC估计。

改进方向

模型优化：进一步优化电池模型，考虑不同放电倍率和温度对电池特性的影响。
算法改进：探索其他先进的滤波算法，如无迹卡尔曼滤波（UKF）或粒子滤波（PF），以提高SOC估计的精度和鲁棒性。

上述MATLAB代码，可以实现基于EKF的电池SOC估算，并对结果进行可视化分析。