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
% 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
% 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
% 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SOCX(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
% 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
% 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。