开源项目推荐：基于Matlab的电池SOC估计

开源项目推荐：基于Matlab的电池SOC估计

Battery_SOC_Estimation Battery state of charge estimation using kalman filter in Matlab 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/Battery_SOC_Estimation

1. 项目基础介绍

本项目是一个开源的电池状态估计（State of Charge, SOC）项目，旨在通过扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）和无迹卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter, UKF）方法，对锂电池的SOC进行准确估计。该项目是基于Matlab语言开发的，充分利用了Matlab在数值计算和仿真方面的强大功能。

2. 项目核心功能

• 电池模型建立：项目首先建立了Thevenin等效电路模型，这是一种一阶RC电路模型，用于模拟锂电池的放电过程。
• 参数识别与验证：通过Hybrid Pulse Power Characterization（HPPC）测试，识别电池模型的参数，并验证其准确性。
• SOC估计：利用EKF和UKF方法，对电池的SOC进行实时估计。这两种方法都包含了预测、线性化和更新三个主要步骤，能够有效地融合预测值和观测值，以减少估计误差。

3. 项目最近更新的功能

• 输入输出关系的优化：在最新的更新中，项目对模块间的输入输出关系进行了优化，使得Simulink模型中的I/O关系更加清晰。相应的Simulink文件被命名为Improved_EKFSim.slx。
• 新测试条件的使用：项目引入了北京公交动态道路测试（BBDST）条件作为输入电流，以模拟更贴近实际应用场景的电池放电过程。
• 代码和文档的完善：项目还提供了MATLAB脚本，用于在BBDST和恒定电流工作条件下模拟锂电池的放电过程，并加入了观测噪声。同时，项目的文档部分也得到了更新和充实，使得使用者和贡献者可以更轻松地理解和使用项目。

通过这些更新，项目不仅提高了其核心功能的稳定性和实用性，也增强了其适应不同应用场景的能力。

Battery_SOC_Estimation Battery state of charge estimation using kalman filter in Matlab 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/Battery_SOC_Estimation