32、电池SOC估计与电商C2M模式发展分析

电池SOC估计与电商C2M模式发展分析

一、新型电池SOC估计算法

在电池管理领域，准确估计电池的荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）至关重要。有这样一个公式用于计算SOH：
[SOH = \frac{k_1(E - u)}{i * r_0} + k_2]
在这个公式（16）中，E、k1、k2 和 r0 是常数，而电压 u 和电流 i 的值通过电池管理系统实时收集。这里 u 和 i 是观测变量，SOH 是估计变量。根据工程经验，电压 u 相对容易获得较高的测量精度，但由于霍尔传感器易受外界干扰，导致电流 i 难以获得良好的测量精度。所以，如果直接使用公式（16）计算 SOH，会产生较大的误差。

为了解决这个问题，引入了 DPCEDT 算法。该算法在估计状态变量方面具有快速收敛速度，并且能够避免陷入局部最优解的陷阱。使用 DPCEDT 算法进行 SOH 估计的准确性可以通过均方根误差来反映：
[fitness(SOH) = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{k = 1}^{n} (i_k - \hat{i}_k)^2}]
其中，$i_k$ 是实际值，$\hat{i}_k$ 是计算值。结合公式（16）可以得到：
[\hat{i}_k = \frac{k_1(E - u_k)}{r_0 * (SOH - k_2)}]

新的 SOC 估计算法步骤如下：
1. 首先，使用 4 维地图计算初始 SOC。
2. 然后，使用 DPCEDT 算法计算 SOH。
3. 最后，使用公式（12）通过 SOH 对 SOC 进行校正。

下面通过一个 mermaid 流程图来展示这个过程： </