【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

在新能源汽车、储能系统等领域快速发展的当下，电池作为核心能量存储单元，其荷电状态（State of Charge，SOC）的准确估计至关重要。传统 SOC 估计方法在面对电池复杂的动态特性和非线性行为时，存在精度不足等问题。本文引入快速正交最小二乘改进型自适应无迹卡尔曼滤波（FOMIAUKF）、分数阶模块、模型估计以及多新息系数，提出一种融合多技术的电池 SOC 估计方法，旨在提升估计精度与可靠性。

一、核心技术原理概述

（一）快速正交最小二乘改进型自适应无迹卡尔曼滤波（FOMIAUKF）

无迹卡尔曼滤波（UKF）通过无迹变换（UT）选取 Sigma 点集，利用这些点集的统计特性近似非线性函数的均值和协方差，相较于扩展卡尔曼滤波（EKF），在处理非线性系统时具有更高的精度。FOMIAUKF 在 UKF 基础上，结合快速正交最小二乘（FOLS）算法，能够快速筛选和更新模型参数，提升算法收敛速度；同时引入自适应机制，根据系统状态变化实时调整过程噪声和测量噪声协方差矩阵，增强算法在不同工况下的适应性。

（二）分数阶模块

分数阶微积分理论突破了传统整数阶微积分的限制，能够更准确地描述电池的记忆性和迟滞特性等复杂动态行为。在电池模型中引入分数阶模块，通过分数阶微分方程构建电池的等效电路模型，可以更精细地刻画电池内部的电化学过程，相比整数阶模型，能更准确地反映电池在充放电过程中的电压、电流变化规律，为 SOC 估计提供更精确的模型基础。

（三）模型估计

电池模型的准确性直接影响 SOC 估计结果。模型估计旨在通过实验数据辨识电池模型参数，常用方法包括最小二乘法、粒子群优化算法等。在本文研究中，综合考虑电池的动态特性和运行工况，采用基于优化算法的模型估计方法，对分数阶电池模型参数进行实时更新和优化，确保模型能够适应电池老化、环境温度变化等因素对电池性能的影响。

（四）多新息系数

多新息理论通过累积多个时刻的测量信息，增加数据量以提高估计精度和稳定性。在电池 SOC 估计中引入多新息系数，将多个连续时刻的电压、电流等测量数据进行融合处理，相比于单新息估计，能够更充分地利用测量信息，降低随机噪声对估计结果的干扰，从而提升 SOC 估计的准确性和可靠性。

二、基于多技术融合的电池 SOC 估计方法

（一）分数阶电池模型构建

基于分数阶微积分理论，建立包含分数阶电容、分数阶电感等元件的电池等效电路模型。以分数阶 RC 网络为例，通过分析电池内部的电荷转移和扩散过程，确定模型中各元件参数与电池物理化学特性的关系。同时，考虑电池的自放电、温度影响等因素，对模型进行修正和完善，构建出能够准确描述电池动态特性的分数阶模型。

（二）FOMIAUKF 算法应用