【状态估计】基于FOMIAUKF、分数阶模块、模型估计、多新息系数的电池SOC估计研究附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

在电动汽车及各类储能系统蓬勃发展的当下，准确估计电池荷电状态（SOC）对于保障系统高效、安全运行至关重要。SOC 反映了电池剩余电量，其精准估计能避免电池过充或过放，延长电池使用寿命，提升系统可靠性。传统的电池 SOC 估计方法在面对电池复杂的非线性特性以及多变的工作环境时，常难以满足高精度的估计需求。为此，融合先进算法与技术的新型估计方法成为研究热点，基于 FOMIAUKF（一种改进型无迹卡尔曼滤波算法）、分数阶模块、模型估计以及多新息系数的电池 SOC 估计方案展现出独特优势。

二、核心理论基础

（一）FOMIAUKF 算法原理

无迹卡尔曼滤波（UKF）通过选择一组 Sigma 点来近似系统状态的高斯分布，避免了扩展卡尔曼滤波（EKF）对非线性函数进行线性化带来的误差，在非线性系统状态估计中表现出色。FOMIAUKF 在 UKF 基础上进行改进，它优化了 Sigma 点的选取策略，依据系统的动态特性和噪声分布，自适应地调整 Sigma 点的权重和位置，使得对状态分布的近似更加精准。同时，FOMIAUKF 引入模型辨识机制，实时评估电池模型的准确性，一旦检测到模型失配，迅速调整滤波参数，增强了算法对模型不确定性的鲁棒性。在预测步骤，FOMIAUKF 利用改进的状态转移方程，结合电池的电化学特性和历史状态信息，更准确地预测下一时刻的状态；在更新步骤，通过创新的卡尔曼增益计算方式，有效融合观测数据，提升估计精度。

（二）分数阶模块理论

分数阶微积分能够更细腻地描述电池的复杂动力学特性。在电池模型中引入分数阶模块，可捕捉电池内部如扩散、极化等具有记忆特性的过程。传统整数阶模型将这些过程简化，导致信息丢失，而分数阶模型通过分数阶导数和积分，将历史状态对当前状态的影响以连续、渐变的方式纳入考虑。例如，分数阶阻抗模型能够精确刻画电池在不同充放电速率下的阻抗变化，与实际电池行为更契合。分数阶模块的参数可通过对电池实验数据的拟合或基于物理机理的推导确定，其独特的频域和时域特性为电池 SOC 估计提供了新的维度，有助于提升估计的准确性和稳定性。

（三）模型估计方法

模型估计是电池 SOC 估计的关键环节。常用的电池模型有等效电路模型、电化学模型等。等效电路模型以电阻、电容等电路元件组合模拟电池特性，结构简单、计算效率高，但对复杂工况适应性有限；电化学模型基于电池内部电化学反应机理构建，精度高但计算复杂。在实际应用中，常采用混合模型，结合两者优势。模型估计通过参数辨识实现，利用最小二乘法、最大似然估计法等，根据电池的充放电电压、电流、温度等观测数据，不断调整模型参数，使模型输出与实际测量值尽可能接近。例如，多新息随机梯度法可在每次迭代中利用多个新息数据，提高参数辨识的收敛速度和精度，确保模型能准确反映电池实时状态，为 SOC 估计提供可靠基础。

（四）多新息系数作用

多新息系数在电池 SOC 估计中发挥着优化数据利用的重要作用。传统估计方法通常在每次更新时仅利用当前时刻的单一观测数据，信息利用率低。多新息系数引入多个时刻的观测数据，将其组合成新息向量，充分挖掘数据中的潜在信息。在计算参数估计值时，多新息系数调整不同时刻新息的权重，近期数据权重较大，突出其对当前状态的影响，同时兼顾历史数据反映的长期趋势。例如，在多新息自适应滤波算法中，根据电池运行状态的变化，动态调整多新息系数，使算法能快速跟踪电池状态变化，有效抑制噪声干扰，提高 SOC 估计的准确性和实时性。

三、基于多理论融合的电池 SOC 估计流程

（一）电池模型构建与初始化

首先，选择合适的电池模型，如结合分数阶模块的等效电路模型。根据电池的类型、规格和已知参数，确定模型的初始结构和参数初值。例如，对于锂离子电池，依据其开路电压与 SOC 的关系曲线，设定初始 SOC 值，并初始化模型中的电阻、电容以及分数阶模块的参数。利用 FOMIAUKF 算法的初始化步骤，确定初始状态估计值和估计误差协方差矩阵，为后续估计过程奠定基础。

（二）数据采集与预处理

在电池运行过程中，实时采集电池的端电压、充放电电流、温度等数据。由于实际测量数据不可避免地包含噪声，需进行预处理。采用滤波算法，如均值滤波、卡尔曼滤波等，去除高频噪声和异常值。对采集到的数据进行归一化处理，将不同物理量的数据统一到合适的数值范围，便于后续计算和分析，同时提高算法的收敛速度和稳定性。

（三）FOMIAUKF 预测与更新

在预测阶段，FOMIAUKF 算法依据电池模型的状态转移方程，结合上一时刻的状态估计值，预测当前时刻的状态。考虑到电池状态的动态变化，利用改进的状态转移方程，融入电池的自放电效应、温度对电池参数的影响等因素。例如，在高温环境下，电池自放电速率加快，状态转移方程相应调整以反映这一变化。在更新阶段，将预处理后的观测数据作为输入，FOMIAUKF 算法通过创新的卡尔曼增益计算方式，融合预测值和观测值，得到更准确的状态估计。此时，多新息系数发挥作用，将多个时刻的观测数据组合成新息向量，参与卡尔曼增益计算，提升估计精度。

（四）模型参数在线更新

在电池 SOC 估计过程中，电池模型参数会随电池老化、温度变化等因素发生改变。利用模型估计方法，如多新息随机梯度法，根据实时观测数据在线更新模型参数。通过不断调整模型参数，使模型输出与实际电池行为保持一致。例如，当电池老化导致内阻增加时，模型估计方法能及时检测到这一变化并更新内阻参数，确保电池模型的准确性，进而提高 SOC 估计的可靠性。同时，分数阶模块的参数也可根据电池状态变化进行微调，以更好地描述电池的复杂动力学特性。

（五）SOC 估计结果输出与验证

经过 FOMIAUKF 的预测、更新以及模型参数在线更新等步骤，得到当前时刻的电池 SOC 估计值。将估计结果输出，用于电池管理系统的决策，如充放电控制、剩余续航里程计算等。为验证估计结果的准确性，将 SOC 估计值与电池实际剩余电量进行对比。可采用实验测试的方法，在不同工况下对电池进行充放电，同时记录实际剩余电量和估计的 SOC 值，计算两者的误差。若误差超出允许范围，分析原因，调整算法参数或改进模型，重复上述估计流程，直至满足精度要求。

四、优势分析

（一）提高估计精度

FOMIAUKF 算法通过优化 Sigma 点选取和引入模型辨识机制，更准确地处理电池模型的非线性特性，减少估计误差。分数阶模块捕捉电池复杂动力学过程中的记忆特性，使模型更贴合实际电池行为，进一步提升估计精度。多新息系数充分利用多个时刻的观测数据，挖掘数据中的隐藏信息，在融合观测值和预测值时提供更丰富的信息，显著提高 SOC 估计的准确性。与传统估计方法相比，基于多理论融合的方法能更精确地跟踪电池 SOC 的变化，在复杂工况下优势尤为明显。

（二）增强鲁棒性

面对电池模型参数的不确定性以及测量噪声的干扰，FOMIAUKF 的模型辨识机制可实时调整滤波参数，增强算法对模型失配的鲁棒性。分数阶模块对电池内部复杂过程的准确描述，使模型在电池特性发生变化（如老化、温度波动）时仍能保持较好的性能。多新息系数在数据处理过程中，通过动态调整权重，有效抑制噪声干扰，确保估计结果的稳定性。在电池工作环境多变、模型参数难以精确确定的实际应用场景中，该方法能可靠地估计 SOC，保障电池系统的稳定运行。

（三）提升实时性

多新息系数在每次更新时利用多个新息数据，加快了算法的收敛速度，使算法能快速跟踪电池状态的变化。FOMIAUKF 算法优化的计算流程，在保证估计精度的同时，减少了计算量，提高了运算效率。结合模型参数在线更新机制，能及时根据电池实时状态调整模型和估计参数，实现对电池 SOC 的实时、准确估计，满足电池管理系统对实时性的严格要求，为电池的实时控制和优化管理提供有力支持。

五、结论与展望

基于 FOMIAUKF、分数阶模块、模型估计以及多新息系数的电池 SOC 估计方法，融合多种先进理论和技术，在提高估计精度、增强鲁棒性和提升实时性方面展现出显著优势。通过构建精准的电池模型、优化数据处理和估计流程，有效解决了传统方法在面对电池复杂特性和多变工作环境时的不足。然而，该领域仍有进一步研究的空间。未来，可深入探索更复杂、更准确的电池模型，结合人工智能技术，如深度学习，进一步优化模型参数辨识和 SOC 估计算法。同时，加强对电池在极端工况下（如极寒、极热环境）的特性研究，完善估计方法，提高其在各种恶劣条件下的适用性。随着研究的不断深入，有望为电池管理系统提供更可靠、更高效的 SOC 估计方案，推动电动汽车和储能技术的持续发展。