锂电池SOC估计算法MATLAB

锂电池SOC估计算法通常使用卡尔曼滤波器或扩展卡尔曼滤波器进行实现。这些算法可以使用MATLAB进行实现。

以下是一个简单的锂电池SOC估计算法MATLAB示例：

% 定义初始状态变量和协方差矩阵
x = [0.5; 0.1]; % SOC和内阻
P = eye(2);

% 定义模型参数
R0 = 0.1; % 内阻
C = 5000; % 电容
R = 0.01; % 电阻
Ts = 1; % 采样时间

% 定义测量噪声协方差矩阵
R_meas = 0.01;

% 定义卡尔曼滤波器参数
F = [1-Ts/(R*C) Ts/C; 0 1];
G = [-Ts/(R*C); 0];
H = [1 0];
Q = [Ts^3/(3*R*C^2) Ts^2/(2*R*C); Ts^2/(2*R*C) Ts/R];
R_kalman = R_meas;

% 定义输入电流和测量电压
I = 1 + 0.1*randn(1,100);
V = zeros(1,100);
SOC = zeros(1,100);

% 运行卡尔曼滤波器
for i = 1:100
    % 预测状态和协方差矩阵
    x = F*x + G*I(i);
    P = F*P*F' + Q;
    
    % 更新状态和协方差矩阵
    K = P*H'/(H*P*H' + R_kalman);
    x = x + K*(V(i) - H*x);
    P = (eye(2) - K*H)*P;
    
    % 计算SOC
    SOC(i) = x(1);
    
    % 计算测量电压
    V(i) = I(i)*R0 + x(1)*R + x(2)*I(i);
end

% 绘制结果
plot(SOC);
xlabel('采样时间');
ylabel('SOC');

这个例子使用卡尔曼滤波器来估计锂电池的SOC。它假设电池的电流和电压已知，并且使用测量电压来更新状态估计。你可以根据你的实际需求和数据来修改这个例子。