【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

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🔥 内容介绍

电池状态估计（SOC，State of Charge）是电池管理系统（BMS）的核心功能，直接影响新能源汽车、储能系统的续航能力与安全性能。然而，电池在充放电过程中表现出强烈的非线性特性 —— 受温度、老化程度、充放电倍率等多因素影响，传统的安时积分法、开路电压法难以满足高精度估计需求。近年来，分数阶模型（FOM） 凭借对电池动态特性的精准刻画，结合改进无迹卡尔曼滤波（IAUKF） 的状态估计能力，再融入多新息系数的优化策略，形成了一套高效的 SOC 估计框架（FOMIAUKF），为复杂工况下的电池状态估计提供了全新解决方案。

一、电池 SOC 估计的核心挑战：非线性与动态扰动的双重考验

SOC 表示电池剩余容量占额定容量的百分比，其估计精度需控制在 5% 以内才能满足实际应用需求。但电池的电化学特性使其在不同工况下呈现复杂动态，给准确估计带来多重挑战。

（一）电池系统的非线性特性

电池的 SOC 与端电压、电流之间的关系并非线性，主要体现在：

1. 滞后效应：同一 SOC 在充电和放电过程中对应的端电压存在差异（如锂离子电池的电压滞后可达 50mV），传统整数阶模型难以捕捉这种记忆性特征。

1. 倍率敏感性：高倍率充放电时，电池内部极化效应加剧，导致电压快速波动，SOC 估计易受瞬时电流冲击影响。

1. 老化衰减：随着循环次数增加，电池容量衰减、内阻增大，模型参数随生命周期动态变化，固定参数模型的估计精度会持续下降。

例如，在新能源汽车急加速（高放电倍率）场景中，电池端电压骤降，若仅通过电压 - SOC 曲线反推，会导致 SOC 估计值被严重低估，引发续航里程误判。

（二）传统估计方法的局限性

现有 SOC 估计方法在复杂工况下存在明显短板：

• 安时积分法：依赖精确的电流测量，累计误差随时间推移不断放大，尤其在电流传感器存在漂移时，误差可达 10% 以上。

• 卡尔曼滤波（KF）系列方法：基于整数阶等效电路模型，对电池的分数阶动态特性建模不足，在低温或高倍率工况下滤波发散风险增加。

• 数据驱动方法（如神经网络）：需要大量标注数据训练模型，对未见过的工况（如极端温度）泛化能力差，且物理可解释性弱。

相比之下，融合分数阶模型、改进滤波算法和多新息策略的 FOMIAUKF 方法，能从模型结构、估计器设计和误差修正三个层面提升 SOC 估计的鲁棒性。

二、核心技术解析：构建高精度 SOC 估计的 “四维框架”

FOMIAUKF 方法的优势源于四大技术模块的协同：分数阶模型（FOM） 提供更精准的电池动态描述，模型参数在线估计适应电池老化，改进无迹卡尔曼滤波（IAUKF） 优化状态估计过程，多新息系数增强误差修正能力。

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