基于thevenin模型的电池荷电状态估计算法的matlab代码

基于Thevenin模型的电池荷电状态估计算法的MATLAB代码，主要包含以下几个步骤：

1. 建立Thevenin模型，包括内阻、OCV模型、开路电压等参数。

2. 根据测试数据，利用电压测量和电流测量得到实时的电池电压和电流。

3. 利用Thevenin模型，计算电池的内阻值。

4. 通过开路电压模型，估算电池的开路电压。

5. 根据估算得到的内阻和开路电压，利用扩展卡尔曼滤波算法进行状态估计，得出当前的电池荷电状态。

下面是估算电池荷电状态的MATLAB代码示例：

%建立Thevenin模型

R0 = 0.02; %电池内阻

OCV_soc = [...] %开路电压模型

Vt = @(soc) interp1(linspace(0,1,length(OCV_soc)),OCV_soc,soc)*4.2;

%计算实时电池电压和电流

Vb = ... %实时电池电压

Ib = ... %实时电池电流

%计算电池内阻

Rb = (Voc - Vb)/Ib;

%估算电池开路电压

soc = ... %当前电池荷电状态

Voc = Vt(soc);

%状态估计

x = [soc;Rb]; %状态向量

P = diag([1e-4,1e-4]); %初始状态协方差矩阵

Q = diag([1e-6,1e-6]); %系统噪声协方差矩阵

R = diag([1e-3,1e-3]); %观测噪声协方差矩阵

a = 0.9; %状态滤波系数

for k = 1:N

%预测

x_ = x(:,k);

P_ = P + Q;

%更新

H = [1 0; 0 1];

z = [Vb(k);Ib(k)];

K = P_*H'*inv(H*P_*H'+R);

x(:,k+1) = x_ + K*(z - H*x_);

P = (eye(2)-K*H)*P_;

%状态滤波

x(:,k+1) = a*x(:,k+1) + (1-a)*x(:,k);

end

%输出电池荷电状态

soc_est = x(1,end);