【SOC估计】基于模糊控制的扩展卡尔曼滤波SOC估计附Matlab代码

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🔥 内容介绍

卡尔曼滤波法是 SOC 估计中目前较为常用的方法，有大量文献针对卡尔曼滤波法进行改进，卡尔曼滤波算法在估算电池的荷电状态 SOC 时，将 SOC 看作是电池系统的一个内部状态变量，通过递推算法实现 SOC 的最小方差估算。在算法的实现过程中能保持很好的精度，并且对初始值的误差有很强的修正作用，对噪声也有很强的抑制作用。但由于电池的模型是非线性的，不能直接采用卡尔曼滤波法算法估算 SOC，因此常见的方法是采用扩展卡尔曼滤波算法来估算 SOC。扩展卡尔曼滤波算法实在卡尔曼滤波算法的滤波方程推导过程中增加了线性化步骤：在状态估计时，对系统方程在前一状态的估计值处做实时的线性泰勒近似；在预测，对测量方程在相应的预测位置也进行线性泰勒相似。

此外，本组充分考虑温度及充放电倍率对算法的影响，设置复合性卡尔曼增益修正系数，基于模糊控制理论对扩展滤波中的观测矩阵进行时间更新值与测量修正值的修正，保证了算法 SOC 估计的精度。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

  for k=1:N

        %if I(k)<=0

        %    in=I(k);

        %    ip=0;

        %else 

        %    in=0;

        %   ip=I(k);

       % end

        y(k)=X(1)+X(2)/SOC(k)+X(3)*SOC(k)+X(4)*log(SOC(k))+X(5)*log(1-SOC(k))+X(6)*I(k);

        Err_Messure(k)=abs(y(k)-U(k));

🔗 参考文献

[1]林程,张潇华,熊瑞.基于模糊卡尔曼滤波算法的动力电池SOC估计[J].电源技术, 2016, 40(9):5.DOI:10.3969/j.issn.1002-087X.2016.09.030.

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