SOC估算算法研究。最锂离子电池的模型、仿真等进行了描述。

文中以4节12 V的串联锂离子电池组模块为研究对象，通过实验采集动力电池充放电时的电压、电流、温度、内阻和放电量数据来估算电池的荷电状态（State Of Charge，SOC），重点考虑内阻对动力电池SOC预测结果的影响。以动力电池的电压、电流、温度和内阻作为输入，SOC作为输出，建立四输入一输出的神经网络仿真模型。实验结果表明SOC的预测精度为1.6%，比未考虑电池内阻的预测精度提高45%左右。本文提出的预测方法，其运行时间为0.27 s左右，比不考虑电池内阻时稍有延长，但完全能满足不同工况动力电池充放电时SOC在线估算的速度要求，从而能实现SOC的在线准确预测。

电池管理系统（BMS）的核心是电池soc的估算，文件是通过matlab中的simulink模块搭建的仿真模型。

SOC估算算法已实车经过冬标与夏标测试及循环测试。SOC估算算法已实车经过冬标与夏标测试及循环测试。SOC估算算法已实车经过冬标与夏标测试及循环测试。

一个模拟电池SOC估算的simulink仿真模型 一个模拟电池SOC估算的simulink仿真模型 一个模拟电池SOC估算的simulink仿真模型 一个模拟电池SOC估算的simulink仿真模型

花了一星期研究SOC，用光了一支圆珠笔芯，几十页草稿纸，已完结。EKF？UKF？滑模？无所谓了，到电池模型搭建这一步。虽然不能共享全部结果，部分还是可以有的。 搭建电池仿真模型，其实就是严格按照公式搭框架，这很简单，难的是电池的Voc与Soc关系式拟合，及R0R1R2C1C2的参数辨识。 所以模型里面包含静置电压放电仿真图，SOC在100%——20%静置不同的放电曲线图，值得学习 如果你仔细看论文其实也是蛮简单的，毕竟10年前就开始的研究热点，这么多年的论文够你看，我也不想再手把手教你学simulink。

以由 ７ 个单体串联的钴酸锂电池组为检测对象，搭建 ＢＭＳ 系统（Ｂａｔｔｅｒｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ， ＢＭＳ），实现对锂电池组各单体电压、电流、温度的实时监测和电池的荷电状态（ Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ，ＳＯＣ）估 算；以 ＳＴＭ３２Ｆ１０３ＺＥＴ６ 为控制器，设计电池的电压检测电路、电流检测电路及温度检测电路等，探索并 实现了基于扩展卡尔曼（ＥＫＦ）算法的荷电状态估算法。

基于STM32电池管理系统的SOC估算方法研究，这是一篇论文，希望对大家有用

本资源包含电池参数辨识，及基于一阶等效电路模型的扩展卡尔曼滤波算法估计SOC的模型，模型可直接仿真，方便于初学基于EKF估算SOC的同学！！

基于卡尔曼滤波的SOC估算模型，可通过串口读取实时数据，并将此数据作为模型输入使用