随着社会经济增长，电力需求不断提升，伴随全球性的能源短缺与环境问题等，以太 阳能、风能为代表的新能源发展迅猛并大规模并网。其弱惯性、波动性以及不确定性等威 胁了电力系统的安全稳定运行，水电和火电等传统机组受爬坡率低、响应速度慢，以难以 满足电网的调频需求，引入更加优质的调频资源具有迫切的现实工程意义。近年来，电池 储能技术发展迅速，由于具备精确跟踪、响应速度快以及可双向调节等特性，被视为最具 发展前景的辅助调频手段。本文在当前储能参与调频研宄现状的基础上，对储能辅助传统 机组的必要性与可行性进行分析，最后围绕储能辅助火电机组参与二次调频的控制策略以 及容量优化方面展开研宄。 首先在对电力系统调频原理分析的基础上，建立了包括火电机组调速器、汽轮机、发 电机在内的区域电网调频模型；通过对不同类型储能的技术性指标、经济性指标进行权重 分配并计算其最终评分，从而确定了选择锂电池作为参与调频的储能类型，并在研宄了目 前常用的储能模型的基础上，提出了基于电池储能单体的储能调频新模型，最后给出了含 储能参与的区域电网调频模型。 其次构建了一种基于调

电池荷电状态（SOC）是描述电池性能的重要指标之一。针对磷酸铁锂电池（LiFePQ4）的特性，选用了能够较真实地反应电池内部状态的PNGV电路模型，提出了改进模型的方法。采用扩展卡尔曼滤波算法（EKF），说明了扩展卡尔曼滤波估算荷电状态的原理并将内阻R0看作状态变量进行同时预估更新，改进形成新的卡尔曼滤波算法。在仿真时对充电电流加入了噪声模拟实测数据。结果表明，该方法能够适应电池特性的动态变化，保证较高的SOC估算精度，减小误差，提高实用性。

基于研究卡尔曼滤波算法在锂电池荷电状态估计和监测中应用效果的目的，本文通过建立Thevenin电池模型，结合锂电池恒定电流充放电实验数据，有效模拟出电池实际工作特性，并分别采用传统卡尔曼滤波（KF）和扩展卡尔曼滤波（EKF）算法对锂电池荷电状态（SOC）进行估测。得出如下结论：采用基于Thevenin电池模型的KF与EKF算法均可以快速精准地估测锂电池荷电状态。EKF对于初值的敏感度相较KF明显低，当初值为80%时参数适应性较好。此外，在利用卡尔曼滤波算法对电池端电压估测时发现其收敛值总会与真实值产生一个约为0.05 V的恒定偏差值。

锂电池荷电状态估算Matlab仿真研究pdf,锂电池的剩余电量（soc）估算不仅可以作为电动汽车续航里程的参考值，而且可以为电动汽车的能量管理策略提供依据，具有重要意义。本文以法国SAFT公司生产的额定容量为6 AH，额定电压为10.68 V的锂离子电池包为研究对象，通过使用Matlab和Advisor等仿真软件，研究了福克斯电动汽车行驶在UDDS工况下，采用安时法和扩展卡尔曼滤波算法结合估算锂电池的剩余电量。仿真结果证明，该方法有效提高了锂电池的sOc估算精度，电池sOc估算误差在5%以内。

蓄电池是UPS系统的重要组成部分，对蓄电池进行在线监测，及时掌握蓄电池的健康状态，对提高UPS系统的可靠性具有重要意义。本文设计了一种基于ARM的蓄电池在线监测系统。该系统可在线监测蓄电池的电压、电流，同时通过CAN总线将监测到的量传输到上位机，选用二阶RC等效电路作为蓄电池的模型，利用最小二乘法辨识模型参数并根据开路电压与SOC的关系估计出蓄电池的荷电状态(SOC)。通过上位机软件可以直观的显示蓄电池的健康状态，及时发现失效电池，延长蓄电池的使用寿命，保证UPS系统的安全运行。

针对串、并联电池组中的各单体电池存在不一致性的问题，提出了DC/DC变换器均衡拓扑下基于SOC的电池均衡控制策略，该方法用Rint-组合电化学模型对单体电池电压进行建模，用粒子滤波算法对单体电池的荷电状态进行实时估计，最后通过优先电池组向低SOC单体电池充电模式或优先高SOC单体电池向电池组充电模式采取均衡，通过实验和仿真结果表明，该方法均衡时间短、能量效率高。

socmatlab代码SOC-Estimation-of-Li-ion-battery-using-Kalman-filter 这篇论文是 Frank Lewis 博士指导下的 UTA EE 5322 课程作业的一部分 参考会议论文。 访问 Matlab 文件进行验证。 以下代码用于验证。 数据 = xlsread('0deg1.xls'); k = 7000； A1 = 眼睛（2）； A2 = 眼睛（2）； H1 = [1,1]; H2 = [1,1]; x01 = [4.15;0]; x02 = [0;0]; xhat1=[4.26;0]; xhat2=[0.99;0]; P1 = 0.000000001眼（2）； P2 = 0.07眼（2）； Q1 = 0.0000001眼（2）； Q2 = 0.05眼（2）； G1 = 0.0000008眼睛（2）； G2 = 0.0015眼（2）； w=randint(2,7000); vk1 = rand(1,2); vk2 = rand(1,2); r1 = [0.5]; r2 = [0.8]; 对于 j = 1:k x1(:,j+1)=

基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的锂电池荷电状态（SOC）估计，里面包含自己所做实验得到的锂电池系统参数（二阶RC等效电路模型各参数），并且通过UDDS工况仿真验证UKF算法的精度。需要各种误差图，可自行修改代码。

行业资料-电子功用-一种荷电状态的估计方法

行业资料-电子功用-一种自适应修正的锂离子电池荷电状态在线监控方法