基于平均加权最小二乘法AWTLS、加权最小二乘 WLS、总最小二乘法TLS以及加权总最小二乘法WTLS的电池电动汽车的健康状态 SOH 和充电状态 SOC 估计附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

准确估计电池电动汽车的健康状态（SOH）和充电状态（SOC）是保障电池安全、高效运行的关键。本文深入研究平均加权最小二乘法（AWTLS）、加权最小二乘法（WLS）、总最小二乘法（TLS）以及加权总最小二乘法（WTLS），将其应用于电池 SOH 和 SOC 的估计。通过建立电池等效电路模型，结合不同工况下的实验数据，对比分析四种方法在估计精度、抗噪能力和计算复杂度等方面的性能。实验结果表明，WTLS 在复杂噪声环境下能更准确地估计 SOH 和 SOC，为电池管理系统提供更可靠的数据支持，有助于提升电池电动汽车的性能和安全性。

关键词

平均加权最小二乘法；加权最小二乘法；总最小二乘法；加权总最小二乘法；电池电动汽车；健康状态；充电状态；估计

一、引言

随着全球对环境保护和可持续发展的重视，电池电动汽车（BEV）凭借其零排放、低噪音等优势，在交通运输领域得到快速发展。然而，电池作为 BEV 的核心部件，其性能和寿命直接影响车辆的续航里程、动力性能和安全性。健康状态（SOH）和充电状态（SOC）是评估电池性能的两个重要参数，准确估计 SOH 和 SOC 对于优化电池管理策略、延长电池寿命、保障车辆安全运行具有重要意义。

最小二乘法及其衍生方法在参数估计领域应用广泛。加权最小二乘法（WLS）通过引入权重矩阵，可根据数据的可靠性分配不同权重，提高估计精度；总最小二乘法（TLS）考虑了测量数据中输入和输出的误差，适用于误差不可忽略的情况；加权总最小二乘法（WTLS）结合了 WLS 和 TLS 的优点，进一步增强了对复杂噪声环境的适应性；平均加权最小二乘法（AWTLS）则通过对多次加权最小二乘估计结果取平均，降低估计结果的波动性。本文将上述四种方法应用于 BEV 电池的 SOH 和 SOC 估计，对比分析其性能表现，为实际应用提供参考。

二、电池模型与 SOH、SOC 定义

三、AWTLS、WLS、TLS 和 WTLS 原理

四、基于四种方法的 SOH 和 SOC 估计实现

五、结论

本文将平均加权最小二乘法、加权最小二乘法、总最小二乘法以及加权总最小二乘法应用于电池电动汽车的健康状态和充电状态估计。通过建立电池等效电路模型和实验对比，分析了四种方法的性能特点。结果表明，WTLS 在复杂噪声环境下具有最高的估计精度和最强的抗噪能力，但计算复杂度较高；WLS 和 AWTLS 计算简单，但在高噪声环境下估计误差较大；TLS 在精度和抗噪方面表现较好，但计算复杂度也相对较高。在实际应用中，可根据具体场景和需求选择合适的方法，如对实时性要求高且噪声较小的场景，可选用 WLS 或 AWTLS；在噪声复杂且对精度要求高的场景，优先考虑 WTLS。未来研究可进一步探索结合多种方法优势的混合估计策略，或优化算法以降低计算复杂度，提高估计性能。