基于二阶卡尔曼滤波算法的锂电池SOC精准估计研究——赵佳美模型复现及仿真验证,二阶EKF锂电池SOC估计技术的研究与复现——基于建模与仿真的优化策略,基于二阶EKF的锂电池SOC估计研究--赵佳美---lunwen复现。 参考了基于二阶EKF的锂离子电池soc估计的建模与仿真，构建了simulink仿真模型、一阶EKF和二阶EKF。 二阶卡尔曼滤波效果优异 ,基于二阶EKF的锂电池SOC估计; 一阶EKF与二阶EKF; Simulink仿真模型; 锂离子电池SOC估计建模与仿真; 二阶卡尔曼滤波效果。,二阶卡尔曼滤波在锂离子电池SOC估计中的应用研究

共有144节锂离子电池，包含三种不同的SOC(0%SOC，50%SOC和100%SOC)，在4种不同的温度(-40℃，-5℃，25℃，50℃)下进行了电池寿命测试。 1.-40℃，-5℃，25℃，50℃每种温度下分别有 12个电池。 2.每个温度的12个电池中，0%SOC，50%SOC和100%SOC，每种容量分别有4个。 3.144节电池分为三组，每组48个。48个电池每三周进行一次容量测试和阻抗测试；48个电池每三个月进行一次容量测试和阻抗测试；48个电池每6个月进行一次容量测试。 例如：电池PLN_51以C/2的CCCV充电速率进行初始容量测试。当当前电流降到C/100的速率以下时就会以C/2的速率放电以累计达到最大可适用容量。然后，在阻抗测试之后以相同的CCCV曲线对电池充满电。在下一步中，通过将累积容量计算到最大容量的一半，将电池放电至50%SOC。然后将电池存储在温度室中3周。三周后，取出电池进行容量和阻抗测试。

AEKF_SOC_Estimation函数使用二阶RC等效电路模型（ECM）和自适应扩展卡尔曼滤波器（AEKF）估计电池的端电压（Vt）和荷电状态（SOC）。

matlab代码，该代码包括锂离子电池实验数据，对于没有实验数据的用户十分友好，实验数据里有SOC-OCV曲线，以及实验室测量的电流电压。本代码采用了两个卡尔曼滤波器来完成SOC的估计，并与单独的卡尔曼滤波做了对比。代码的中文注释比较详细，帮助读者理解以及进行二次开发。程序可以完美运行，需要注意的点是先将文件里的数据导入matlab的工作空间，如有问题可在该页面下方进行评论或者私信我。

采用无极卡尔曼滤波来估算电池SOC，在Simulink中搭建ukf的模型

压缩包里包括一个matlab主代码和电流电压数据，SOC-OCV拟合数据，二阶锂电池的R0、R1、R2、C1、C2参数数据，将数据导入工作空间即可完美运行代码，使用无迹卡尔曼滤波估计SOC，最后的估计结果与安时积分法进行对比，给出两张对比图。。代码里有清晰的备注，方便二次修改。代入你自己的电流电压数据即可，此代码是经过测试后百分比成功运行的，适合新手及有一定基础的开发人员。。

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：扩展卡尔曼滤波(EKF)_动力电池SOC估计并输出波形_matlab源码 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

基于深度强化学习卡尔曼滤波锂离子电池 SOC 估计.pdf

针对全钒液流电池的荷电状态(SOC)估计精度低、估计成本较高等问题,提出一种基于递推最小二乘算法(RLS)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF)相结合的估计方法.该方法通过RLS算法辨识所建立的钒电池数学模型参数,通过EKF算法估计钒电池的SOC,将二者结合实现电池参数发生变化时准确估计钒电池的SOC.以5kW/ 30kWh的钒电池为对象,应用所提出的算法实现钒电池的SOC估计.结果表明,该算法可以准确估计钒电池的SOC,且可节省额外增加单片检测电池测量SOC的费用.

采用自适应卡尔曼滤波方法，基于锂离子动力电池的等效电路模型，在未知干扰噪声环境下，在线估计电动汽车锂离子动力电池荷电状态(SOC)。