锂电池全服役周期下可用容量与荷电状态的联合估计方法研究【附数据】

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（1）全工作温度范围内锂电池荷电状态（SOC）的精确估算针对全工作温度范围内锂电池荷电状态难以精确估算的问题，本研究首先进行了全工作温度范围内的锂电池充放电性能测试。在此基础上，构建了-20℃至60℃全工作温度范围内具有温度补偿的锂电池模型。通过采用平方根容积卡尔曼滤波算法，提出了一种复杂温度环境下的电池SOC估计方法，并在低温、高温和时变温度环境下验证了算法的准确性，全工作温度范围内最大误差低于2%，有效提升了算法对复杂环境温度的适应能力

。

（2）全生命周期内锂电池老化特性和容量衰退规律的研究为了深入研究全生命周期内锂电池老化特性和容量衰退规律，本研究选取电池充电过程中容量增量曲线峰值及其峰值对应电压作为电池老化特征量。基于高斯过程回归算法，开展了电池剩余可用容量估计研究。为解决传统高斯过程回归算法核函数超参数优化的难题，结合人工蜂群算法优化和求解超参数，开发了基于人工蜂群+高斯过程回归算法的锂电池可用容量估计模型。全生命周期内可用容量估算误差控制在2%以内，显著提升了电池可用容量估算的精确性，为全生命周期内锂电池SOC估计精度的提升奠定了基础

。

（3）全生命周期内电池老化后SOC估算的精确性提升针对全生命周期内电池老化后SOC估算不准确的问题，开发了一种综合考虑电池老化和环境温度影响的SOC与可用容量协同估计方法。利用等效电路模型，结合粒子群优化算法与数据积累和更新，实现对模型参数的规则识别和定期更新。长短记忆循环神经网络算法被用于设计锂电池可用容量估计模型，实现了锂电池最大可用容量的精确估算。基于平方根容积卡尔曼滤波算法，结合所构建的锂电池模型和可用容量估算结果，实现了锂电池宽温度全寿命周期内的SOC精确估计。在宽温度和时变温度条件下，所提出的锂电池SOC和可用容量的联合估计方法能将SOC误差控制在2%以内，预测可用容量误差小于0.071Ah

。

（4）电池组SOC估计方案的优化针对现有电池组SOC估计方案需要根据电池组拓扑结构不同进行调整的问题，开发了电池组加权SOC估算策略。利用比较单体电池最大和最小SOC差值，设计权重因子和偏差对电池组SOC进行迭代计算。并利用企业搭建的电动自行车大数据平台实车数据对所提出的电池组SOC估计方法进行了验证。基于该方法得到的电池组SOC在放电过程中不断追踪最小SOC曲线，具有良好的适应能力，在保证估算精度的前提下，大幅降低了BMS计算量

// 计算电池内阻
float calculate_battery_resistance(float voltage, float current) {
    // 此处省略具体计算内阻的代码
    return battery_resistance;
}

// 计算电池开路电压
float calculate_open_circuit_voltage(float voltage, float current, float resistance) {
    float voltage_scaled = voltage * VOLTAGE_SCALE; // 电压量程为0-5V，放大1000倍
    float current_scaled = current * 1000; // 电流量程为-5A~5A，放大1000倍
    float open_circuit_voltage = voltage_scaled + resistance * current_scaled;
    return open_circuit_voltage / VOLTAGE_SCALE; // 缩小1000倍
}

// 估算电池SOC
float estimate_soc(float voltage, float current, float capacity, float resistance, float q, float r, float alpha, float beta) {
    static kalman_filter_t kf;
    static float last_voltage = 0;
    static float last_time = 0;
    static float last_current = 0;
    static float last_soc = 0;
    float soc = 0;
    float voltage_diff = 0;
    float current_scaled = current * 1000; // 电流量程为-5A~5A，放大1000倍
    float voltage_scaled = voltage * VOLTAGE_SCALE; // 电压量程为0-5V，放大1000倍
    float battery_resistance = 0;
    float open_circuit_voltage = 0;
    // 计算电池内阻
    battery_resistance = calculate_battery_resistance(voltage, current);
    // 计算电池开路电压
    open_circuit_voltage = calculate_open_circuit_voltage(voltage, current, resistance);
    // 初始化卡尔曼滤波器
    if (last_voltage == 0) {
        kalman_filter_init(&kf, q, r);
        kf.x = open_circuit_voltage;
    }
    // 计算电池剩余容量
    float time_diff = (float)(clock() - last_time) / CLOCKS_PER_SEC; // 计算时间差
    float remaining_capacity = last_current * (time_diff / 3600) + last_soc * capacity / 100;
    // 计算电池开路电压估算值
    float estimated_ocv = alpha * remaining_capacity / capacity + beta;
    // 使用卡尔曼滤波器估算电池开路电压
    float filtered_ocv = kalman_filter_update(&kf, estimated_ocv);
    // 更新上次电压、电流、SOC和时间
    last_voltage = voltage_scaled;
    last_current = current_scaled;
    last_soc = soc;
    last_time = clock();
    // 计算电池SOC
    soc = remaining_capacity / capacity * 100;
    return soc;
}

// 主函数
void main() {
    float voltage = 3.7; // 假设电池电压为3.7V
    float current = -1; // 假设电池放电电流为1A
    float capacity = 2000; // 假设电池容量为2000mAh
    float resistance = 0.1; // 假设电池内阻
    float alpha = 0.8; // 假设alpha为0.8
    float beta = 3.2; // 假设beta为3.2
    // 假设卡尔曼滤波器的状态噪声方差为0.01
    float q = 0.01;
    // 假设卡尔曼滤波器的测量噪声方差为0.1
    float r = 0.1;
    // 估算电池SOC
    float soc = estimate_soc(voltage, current, capacity, resistance, q, r, alpha, beta);
    // 打印电池SOC
    printf("当前电池SOC为：%.2f%%\n", soc);
}