电力系统仿真-卡尔曼滤波估测电池SOC

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。

扩展卡尔曼滤波估计电池SOC，电池采用二阶RC等效电路模型，内容包括MATLAB程序代码和SIMULINK仿真 含有电流电压等实验数据，包括电压和SOC的关系曲线。程序能完整的运行。

卡尔曼滤波估计电池SOC simulink模型 包括电池参数 能够正常运行 卡尔曼滤波估计电池SOC 卡尔曼滤波估计电池SOC

lp__matlab 学习笔记之基于扩展卡尔曼滤波的锂电池SOC估计

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

基于扩展卡尔曼滤波的电池soc估计simulink模型，将模型计算得到的电池soc与扩展卡尔曼滤波得到的电池soc进行比较。

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

由于铅酸蓄电池的经济性和技术成熟性，使其成为丰要的储能设备。为了达到优化蓄电池电力系统效率的目的，对蓄电池容量的实时监控必不可少。而由于蓄电池的非线性特性，反映其容量的关键参数荷电状态(SOC)，作为电池的内特性不可能直接进行测量。SOC数值只能使用工作电压、电流等直接测量得到的外特性参数估算获得。