SOC估计matlab

SOC估计是指通过观测和预测的电池状态来估计电池的剩余容量（State of Charge，SOC）。在MATLAB中，有多种方法可以实现SOC估计。其中一种常用的方法是使用无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF）算法。根据引用中的代码，可以看出UKF算法用于预测SOC。

在UKF算法中，首先根据观测和预测结果计算预测SOC的均值和协方差。根据引用中的代码，可以看出使用权重系数（Wm和Wc）以及预测SOC的sigma点（Xsigmapre_ukf）进行计算。然后，根据预测SOC的均值和协方差加上噪声协方差（Q0）进行预测。

另外，根据引用中的代码，可以看出SOC与OCV（开路电压）之间存在一定的关系。通过对SOC与OCV数据进行拟合，可以得到SOC估计的多项式拟合模型。根据拟合模型，可以根据参考SOC（XAh）的值来估计SOC。

因此，在MATLAB中，可以通过实现UKF算法以及SOC与OCV的拟合模型来实现SOC的估计。通过预测SOC的均值和协方差，以及参考SOC和拟合模型，就可以得到SOC的估计值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [无迹卡尔曼滤波估计SOC（附MATLAB程序详解）](https://blog.csdn.net/m0_60354177/article/details/128121421)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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