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🔥 内容介绍
一、背景
（一）锂离子电池 SOC 估计的重要性
锂离子电池凭借其高能量密度、长循环寿命等优点，广泛应用于电动汽车、便携式电子设备等领域。准确估计锂离子电池的电荷状态（State of Charge，SOC）至关重要。在电动汽车中，SOC 如同燃油车的油量指示，它直接影响驾驶者对车辆剩余续航里程的判断，进而影响行程规划。对于便携式电子设备，精确的 SOC 估计能帮助用户合理安排设备使用时间，避免突然断电造成的数据丢失或工作中断。
（二）传统 SOC 估计方法的局限性
传统的 SOC 估计方法，如安时积分法，通过对电池充放电电流的积分来计算 SOC。然而，该方法存在累计误差问题，测量误差、电池自放电等因素会导致积分结果逐渐偏离真实值。开路电压法虽然能较准确地反映 SOC 与开路电压的关系，但需要电池长时间静置，在实际应用中无法实时获取 SOC。此外，还有一些基于经验模型的方法，其通用性和准确性受电池类型、使用条件等因素限制，难以适应不同的应用场景。
（三）扩展卡尔曼滤波器的优势
扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter，EKF）作为一种强大的状态估计工具，在处理非线性系统的状态估计方面具有显著优势。锂离子电池的电化学过程呈现非线性特征，EKF 能够通过对非线性系统进行线性化近似，利用系统的状态方程和观测方程，结合测量数据，递推地估计电池的 SOC。它不仅可以实时处理测量噪声，还能根据系统的动态变化调整估计结果，有效提高 SOC 估计的准确性和可靠性。
二、原理
（一）锂离子电池等效电路模型
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
%% Parameter Initialisation
X = [0.9; 0; 0]; % Initial State space[InitialSOC, V@R1C1, V@R2C2]
P0 =[0.1 0 0; 0 0.1 0; 0 0 0.1]; % Error Co Variance for State Space Equation
Q = 1e-5; % Process Noise for State Equation
R = 5e-4; % Messaurement Noise for Output Equation
VL(1,1) = 4.2; % Initial Terminal/Load Voltage
I = 50; % We are taking Constant Discharge Current of 50Amps
eff = 0.98; % Coulambic Effeciency
Q0 = 50*3600; % Nominal Capacity of Cell
deltaT = 1; % Sampling time , 1 Time per second
N = 3600/deltaT; % Total Number of Iteration
error(1,1) = 0; % Initial Error Value
for t = 2:N
SOC = X(1,t-1); % Initaial SoC
R_int = 0.00573 - 0.03427*SOC^1 + 0.1455*SOC^2 - 0.32647*SOC^3 ...
+ 0.41465*SOC^4 - 0.28992*SOC^5 + 0.09353*SOC^6 -...
0.00634*SOC^7;
R1 = 0.01513 - 0.18008*SOC^1 + 1.05147*SOC^2 - 3.27616*SOC^3 ...
