双时间尺度soc估计程序
时间: 2023-07-27 09:07:10 浏览: 178
这里提供一种基于MATLAB的双时间尺度SOC估计程序。程序实现了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的SOC估计方法,其中使用了两个时间尺度的测量数据。程序的输入包括电池电流和电压,输出为电池的SOC估计值。以下是程序代码:
```matlab
% 双时间尺度SOC估计程序
% 基于扩展卡尔曼滤波(EKF)
% 初始化参数
R = 0.001; % 测量噪声协方差
Q1 = 0.01; % 高速采样过程噪声协方差
Q2 = 0.001; % 低速采样过程噪声协方差
Voc = 3.2; % 电池空载电压
C = 5; % 电池容量
x = [0.5; 0]; % SOC和SOC的导数
% 读取数据
data = csvread('battery_data.csv'); % 电流和电压数据
I = data(:,1);
V = data(:,2);
% 定义状态转移矩阵和测量矩阵
A = [1, 0.01; 0, 1];
H1 = Voc/C;
H2 = [1, 0];
% 执行EKF算法
for k = 1:length(I)
% 计算高速采样过程噪声协方差
delta_t = 0.01; % 高速采样时间间隔
G = [delta_t^2/2; delta_t];
Q = G*G.'*Q1;
% 预测状态和协方差
x = A*x;
P = A*P*A.' + Q;
% 计算低速采样过程噪声协方差
delta_T = 1; % 低速采样时间间隔
G = [delta_T^2/2; delta_T];
Q = G*G.'*Q2;
% 计算Kalman增益
S = H2*P*H2.' + R;
K = P*H2.'/S;
% 更新状态和协方差
z = V(k)/Voc;
y = z - H1*x(1);
x = x + K*y;
P = (eye(2) - K*H2)*P;
% 输出SOC估计值
SOC(k) = x(1);
end
% 绘制SOC曲线
figure;
plot(SOC);
xlabel('时间');
ylabel('SOC');
```
其中,程序读取了一个保存有电流和电压数据的csv文件,然后执行EKF算法进行SOC估计,并输出SOC估计值。需要根据实际情况调整程序中的参数值。
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