考虑温度影响的自适应扩展卡尔曼滤波估计电池SOC
通过实验数据得到电池参数与温度、SOC的对应关系，搭建了一个新的simulink模型，用于估计锂离子电池的SOC。该模型考虑了温度因素，通过查表模块来寻找当前温度以及SOC下的电池参数，并结合扩展卡尔曼滤波以实现SOC的自适应估计。
模型的整体如下图所示：
· 下面我将模型进行拆解介绍。
这个模块使用simcape搭建电池模型，
最左边的模块
该模块模拟了由于流体运动引起的对流在热网络中的传热。传热速率与温差、传热系数和与流体接触的表面积成正比，输出一个温度信号。将该度信号A输出给温度传感器，其中B是绝对零度，A与B之的差值T作为电池模型的实际输出温度，这个模块还包括电池模块，具体的参数设置如下图所示。
同时该模块还使用了一个电流传感器与一个电压传感器用来测量电池的电流以及端电压。并将测量的结果加上噪声后作为自适应扩展卡尔曼滤波器的输入。
自适应扩展卡尔曼滤波的输入输出如下图所示：
其中，A表示的是真实的SOC值，C表示输入电流值，E表示输入的电压值，输出估计的SOC值与SOC的估计误差。
AEKF模块的内部构造如图所示：通过输入电流、温度、电压即可得到通过卡尔曼滤波器预测的SOC，上面的是状态转换模块，下面的是量测模块。一个一个来介绍。
1:、首先是状态转换模块：
通过查表获得不同状态（温度、SOC）下所对应的电池参数，模型中所使用的二维查表模块都是通过辨识HPPC工况下的电池放电脑数据得到的，不会参数辨识的同学可以看一下我之前的关于参数辨识的文章：使用遗忘因子最小二乘法（FFRLS）的锂离子电池二阶RC参数辨识_新能源姥大的博客-CSDN博客_ffrls算法
锂离子电池离线参数辨识（基于二阶RC电池模型）_新能源姥大的博客-CSDN博客_电池模型参数辨识
基于等效电路模型（RC）的锂离子电池参数在线辨识_新能源姥大的博客-CSDN博客
2、其次是量测模块：
通过基尔霍夫电压定律求出量测电压值y
基尔霍夫定律公式如下：
所有模块搭建完成之后，运行模型后的结果如下图所示:
SOC的估计误差低于2%，具有较高的精度。
还没完，刚入门电池管理SOC估计这块的福利来啦，下面是我硕博期间编写以及搜集到的有关SOC估计的程序、模型、电池测试数据共110多个文件，总共2个多个g，需要学习的小伙伴们找我拿呀！！！！
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