双时间尺度soc估计程序

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：

% 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。