基于自适应卡尔曼滤波算法的锂电池SOC 估算

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基于自适应卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计

基于自适应卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计随着电动汽车等新能源汽车的普及，锂离子电池的性能和安全问题越来越受到人们的关注。

在电池管理系统中，准确地估计电池的剩余电量（State of Charge, SOC）对于增强电池的性能和安全至关重要。

因此，SOC的估计成为了锂离子电池管理系统中的重要问题。

自适应卡尔曼滤波是一种常用的估计方法，能够在电池放电过程中对SOC进行准确估计。

自适应卡尔曼滤波是一种基于卡尔曼滤波的算法，它结合了模型预测和测量来预测纠正器，从而估计系统状态。

这种方法通过根据系统动态性能和噪声水平自适应地调整滤波器参数，从而更好地适应不同的系统。

在电池管理系统中，SOC的准确估计需要考虑多重因素，包括电池的化学特性和动态参数，以及其放电和充电过程。

自适应卡尔曼滤波算法以时间序列的形式从电池的开放端电压、放电电流和温度等多个信号中提取特定的特征参数，以对SOC进行估计。

滤波器根据所提取的参数实时更新。

自适应卡尔曼滤波的优势在于其具有自适应性和实时性。

通过动态地调整滤波器参数，该算法能够适应电池的化学特性和各种环境条件，提高SOC的准确度和稳定性。

此外，它可以实时更新，实时反馈电池当前状态变化，使电池管理系统能够及时作出必要的决策，保证电池的性能和安全。

然而，自适应卡尔曼滤波也存在一些问题。

首先，它需要采集多个参数进行估计，这增加了算法实现的复杂度。

其次，它对环境的适应性较强，但对电池参数的变化适应性较差，因此在电池老化，容量衰减等情况下，预测结果可能会出现误差。

综上所述，自适应卡尔曼滤波是一种在电池SOC估计中常用的算法，能够提高电池管理系统的性能和安全。

然而，需要针对不同系统和环境进行适当的参数调整和实现优化。

未来，随着电池技术的不断发展，自适应卡尔曼滤波算法也将得到更广泛的应用和改进。

为了克服自适应卡尔曼滤波中的问题，针对不同的电池系统和环境进行适当的参数调整和实现优化是必要的。

在实际应用中，需要对电池进行特定的建模和预测，以实现更为精准和可靠的SOC估计。

基于改进自适应无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估计

度和收敛速度。以二阶 RC 模型为基础，运用最小二乘法对模型参数进行辨识，采用基于 UT 变换的自适应无迹卡尔曼滤波
器算法实现对锂电池 SOC 的估计。搭建锂电池充放电试验平台，测试试验结果表明，该算法对锂电池 SOC 估计精度小于
1%，在估计精度及收敛速度上均优于传统无迹卡尔曼滤波算法。
主题词：自适应无迹卡尔曼滤波器荷电状态最小二乘法自适应调节因子估计精度
accuracy
1 前言
电池荷电状态（State Of Charge，SOC）估计是电池管理系统的核心问题之一，而电池荷电状态受充放电电流、环境温度、循环次数等各种因素的影响，导致锂电池 SOC 值很难被直接测量。常用的 SOC 估计方法有以下几种：安时积分法[1]算法简单、易行、精度较高，但存在累计误差；开路电压法由于需要长时间静置，不适宜在线估计；神经网络算法[2]虽然精度高，但结构复杂，需要训练大量的数据。扩展卡尔曼滤波算法[3（] Extended Kal⁃
and adaptive adjustment factor, to improve the estimation accuracy and convergence speed. Based on the second- order Resistor-Capacitor（RC）circuit equivalent model, and the improved algorithm used the least square method to identify the model parameters. The adaptive unscented Kalman filter based on the Unscented Transformation （UT） was utilized to

基于自适应卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计

基于自适应卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计诸葛瑜亮摘要：采用自适应卡尔曼滤波方法，基于锂离子动力电池的等效电路模型，在未知干扰噪声环境下，在线估计电动汽车锂离子动力电池荷电状态（SOC）。

仿真结果表明，采用自适应卡尔曼滤波方法估计的SOC 误差小于2.4%，有效降低了电动汽车行驶时电池管理系统所受到的未知干扰噪声影响，SOC 估计精度高于扩展卡尔曼方法，且具有较好的鲁棒性。

关键词：：锂离子电池；荷电状态；自适应卡尔曼滤波0引言作为电动汽车的主要能量源，蓄电池衙电状态(soc)实时估计涉及到蓄电池允放电控制和电动汽车的优化管理，直接影响蓄电池的使用寿命和动力系统的性能，因此动力电池SOC 的精确估算对于电动汽车的运行非常关键。

目前电动汽车使用的动力电池SOC估计方法主要有安时计量法、内阻法、开路电压法、神经网络法和Kalman滤波法．目前经常使用简化的电化学模型、神经网络模型、等效电路模型，在模型参数辨识方法、适用范闸、模型精度等方面各有优势。

其中Kalman滤波法在估算过程中能保持很好的精度．并且对初始值的误差有很强的修正作用，对噪声有很强的抑制作用，特别适合于电流变化较快的混合动力汽车．特别适合电动汽车叶l电流变化剧烈的状况。

本文采取了自适应卡尔曼滤波方法。

1锂离子电池SOC 估计介绍SOC 估计是电池管理系统的关键技术之一，电池SOC无法直接测量，只能通过采集到的电压、电流、温度数据间接估计得到。

精确的SOC 估计能有效防止电池过充电（过放电）、延长电池使用寿命，进而降低成本，并为整车的能量分配提供重要依据。

不仅如此，精确的SOC 估计可以使驾驶员及时准确地掌握续驶里程，适时控制电池充放电及更新动力电池。

动力电池和管理系统工作条件恶劣，会受到来自电动机、车载充电机、均衡器、供电系统、继电器、可控硅等产生的大电流冲击，或受到数据传输线（如CAN 线、串口线等）、数据采集元件（如电压、电流传感器等）等未知干扰的影响。

基于改进卡尔曼滤波的锂电池SOC估算研究

第３１卷第３期
文章编号：１００６ — ９３４８（２０１４）０３ — ０１４８ — ０３
计
算
机
仿
真
２０１４年３月
基于改进卡尔曼滤波的锂电池ＳＯＣ估算研究
潘卫华．刘晓丹
（华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制重点实验室，河北保定０７１００３）摘要：如今。锂电池由于其绿色环保、耐用、自放电率低等优势被广泛使用。电池最重要的指标之一的电池荷电状态（ＳｔａｔｅｏｆＣｈａｒｇｅ，ＳＯＣ）的估算，对发挥锂电池的最佳性能有着至关重要的作用。在传统ＳＯＣ估算方法中选择了开路电压法和安时计量法作为估算ＳＯＣ的基础算法，并使用改进的卡尔曼滤波法对其产生的误差进行校正，把整个估算过程分为三段，改进的算
ｌａｔｉｏｎａｎｄｅｎｓｕｒｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ．ＦｉｎｌｌａｙｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｗａｓｄｏｎｅｗｉｔｈＳｉｍｕｌｉｎｋ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓｔｈａｔ
ｔｉｏｎｐｌａｙｓａｖｉｔａｌｒｏｌｅｉｎａｃｈｉｅｖｉｎｇｂｅｓｔｐｅｆｏｒｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅｌｉｈｉｔｕｍ— ｉｏｎｂａｔｔｅｙ．Ｉｒｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｓｅｌｅｃｔｅｄｏｐｅｎｃｉｒｃｕｉｔｖｏｌｔａｇｅａｎｄＡｈｃｏｕｎｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄａｓｔｈｅｂａｓｉｓｏｒｆＳ０Ｃｅｓｔｉｍａｔｉｏｎａｌｇｏｉｒｔｈｍ，ａｎｄｕｓｅｄｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄＫａｌｍａｎｉｆｌｔｅｒｌｇａｏ — ｒｉｔｈｍｔｏｃｏｒｒｅｃｔｔｈｅｅｌＴｏｓ．Ｔｒｈｅｍｅｔｈｏｄｗａｓｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｔｈｒｅｅｓｔａｔｅｓ．Ｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｌｇａｏｉｔｒｈｍｃａｎｓｉｍｐｌｉｆｙｔｈｅｃｌｃａｕ —

卡尔曼滤波方法在锂电池soc估算中的应用

一、概述近年来，随着电动汽车和储能系统的快速发展，锂电池成为了主流的储能设备。

而如何准确地估计锂电池的电荷状态（State of Charge, SOC）一直是一个研究热点，因为准确的SOC估算对于锂电池的安全性、寿命和性能都具有非常重要的意义。

卡尔曼滤波是一种被广泛应用于控制系统和信号处理领域的方法，它在锂电池SOC估算中也展现出了很好的应用前景。

本文将介绍卡尔曼滤波方法在锂电池SOC估算中的应用，并探讨其优势和发展前景。

二、卡尔曼滤波原理1.1 状态空间模型卡尔曼滤波是一种递归的估计方法，它基于状态空间模型来描述系统的动态行为。

在锂电池SOC估算中，可以将电池的电压、电流和SOC等变量视为系统的状态变量，并通过状态方程和观测方程来描述它们之间的关系。

状态方程描述系统在时间上的演变规律，观测方程则表示系统的输出与状态变量之间的关系。

通过对系统进行建模，可以利用卡尔曼滤波来估计系统的状态变量，从而实现对SOC的准确估算。

1.2 卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波算法主要由预测步骤和更新步骤组成。

在预测步骤中，利用系统的状态方程和模型的预测误差来估计系统的下一个状态。

而在更新步骤中，根据观测方程和实际的测量值来修正预测值，从而获得更准确的状态估计。

通过不断循环进行预测和更新，可以逐步减小估计值与实际值之间的误差，实现对系统状态的精确估计。

三、卡尔曼滤波在锂电池SOC估算中的应用2.1 电池模型在利用卡尔曼滤波进行SOC估算时，需要建立电池的动态模型，以描述电池的电压、电流与SOC之间的关系。

常用的电池模型包括RC等效电路模型、电化学模型和神经网络模型等。

这些模型可以较好地描述电池的动态性能，为卡尔曼滤波方法提供准确的输入数据。

2.2 参数辨识在使用卡尔曼滤波进行SOC估算时，需要对系统中的一些参数进行估计，例如电池内阻、电解质扩散系数等。

卡尔曼滤波可以通过不断地更新状态估计来辨识这些参数，从而提高SOC估算的准确性和稳定性。

基于卡尔曼算法的动力锂电池SOC估算

（2-4）
根据上述章节对于 EKF 估算过程的描述，可得：
e − ∆t /τ U (k ) ， X (k ) = p A(k ) = SOC ( k ) 0
R2 (1 − e − ∆t / τ ) 0 ，， ∆t ⋅ η B(k ) = 1 Q
作者简介：龚贻鹏／１９９１年生／男／湖北天门人／硕士／研究方向为车辆工程 166 丨学术平台丨工业技术与实践
3.2 电池特性分析环境温度与电池充放电倍率是影响电池工作的重要因素，电池在不同的温度下以不同的充放电倍率进行工作，所表现出来的特性相差很大。电池的这种特性对于 SOC 估算的精度有着重要的影响。如下图所示：
R (1 − e−∆t /τ ) −∆t /τ 0 U c (k − 1) 2 ω1 (k − 1) U c (k ) e = + ∆t ⋅η1 I (k − 1) + ω (k − 1) SOC (k ) 0 − SOC ( k 1) 1 2 η 2Q U (k − 1) = V (k ) [1 0] c + R1 ⋅ I (k ) + E +ν (k ) SOC (k − 1)
可以看出：同一温度条件下，电池在同一状态下以不同倍率放电，放电倍率越高电池开路电压越低；同样，同一放电倍率条件下，电池在不同温度环境下放电，环境温度越高电池开路电压越大。 3.3 SOC 估算结果分析 3.3.1 初始值对 SOC 估算影响验证分析扩展卡尔曼滤波算法估算 SOC 时不受 SOC 初始值的影响，无论 SOC 初始值为多少随着迭代次数的增加都会向着真实值逼近。本文用 25 ℃的电池参数建立的模型对电池在 25 ℃下恒流放电时的 SOC 进行估算，SOC 初始值分别取 0、0.5 和 0.9，仿真结果如图所示。

基于扩展卡尔曼滤波算法的锂离子电池的SOC估算

前还没有得到很好的使用。
状态
ＳＣ时，ＳＣ看作是电池系统的一个内部状态变Ｏ将Ｏ
量，通过递推算法实现ＳＣ的最小方差估算。在算Ｏ
法的实现过程中能保持很好的精度，且对初始值并
２原理和方法
２１改进的Ａｈ计量法．
量的关系判断电池的ＳＣ。由于这种对应关系的规Ｏ律性不强且对硬件和软件的要求较高，因此其实际应用有一定的难度。神经网络法在建好网络模型的前提下，靠大依量的样本进行数据训练可以得到较好的精度，是但
等。
Ａｈ计量法是目前最常用的ＳＣ估算方法。由Ｏ于安时计量法实际上是一种开环预测，短时间内在可以实现电的准确估计。无法给出ＳＣ初始值量Ｏ以及电流测量的不准确性将导致ＳＣ的计算误差，Ｏ经过长时间的累积，差将越来越大。误
这种方法对训练方法和训练数据的依赖性很大，目
收稿１：２１．－８３期０２０２２
作者简介：方明杰（９６）女，１８一，安徽籍，硕士研究生，研究方向为电池管理系统；王群京（９０）１６－，男，安徽籍，授，ＣＥ，教Ｉ研究方向为电机及控制，新型电力传动等。
度，并能对噪声起到很好的抑制作用。
开路电压法利用电池的开路电压与电池

基于自适应卡尔曼滤波的锂电池SOC估计

收稿日期：2017-04-30作者简介：彭湃(1989—)，男，湖北省人，硕士研究生，主要研究方向为电力系统自动化、继电保护等相关领域。

基于自适应卡尔曼滤波的锂电池SOC 估计彭湃，程汉湘，陈杏灿，李蕾(广东工业大学自动化学院，广东广州510006)摘要：考虑到传统的卡尔曼滤波策略在未知干扰噪声环境下不能对锂离子电池的荷电状态(SOC)进行准确的估计，简要论述了锂离子电池的等效电路模型，提出了自适应卡尔曼滤波方法，利用Matlab/Simulink 建立了基于自适应和常规的卡尔曼滤波法的锂离子电池SOC 估计的仿真模型，分析研究了在未知干扰噪声下两种滤波法的SOC 估计值变化曲线以及误差关系。

仿真结果表明，采用自适应卡尔曼滤波方法估计的SOC 误差较传统的要小，从而有效降低了未知干扰噪声对电池管理系统所受到的影响，且具有较好的鲁棒性，为今后深入研究动力电池SOC 估计方法提供了一定的参考。

关键词：SOC ；锂离子电池；自适应卡尔曼滤波；Matlab ；电池管理系统中图分类号：TM 912.9文献标识码：A文章编号：1002-087X(2017)11-1541-04Estimation of state of charge of Li-ion battery based onadaptive Kalman filteringPENG Pai,CHENG Han-xiang,CHEN Xing-can,LI LeiAbstract:Taking into account the traditional Kalman filtering strategy that can not estimate state of charge (SOC)of lithium-ion battery accurately in the unknown environment interference noise,the equivalent circuit model oflithium-ion battery was discussed,and an adaptive Kalman filtering method was put forward.The lithium-ion battery SOC estimation simulation model was built by using Matlab/Simulink based on adaptive Kalman filtering and conventional method.The SOC estimation value curve and error relationship of both filtering method under unknown interference noise was analyzed.The simulation results show that the SOC estimation error by adaptive Kalman filter method is much smaller than conventional method,thus effectively reducing the affection of unknown interference noise on the battery management system,and the method has a better robust,which provides a reference for study of battery SOC estimation method in the future.Key words:SOC;lithium ion battery;adaptive Kalman filter;Matlab;battery management system 在电池管理系统研究领域里，电池的SOC 估计有着十分重要的意义。

基于卡尔曼滤波的soc估算simulink开源代码-概述说明以及解释

基于卡尔曼滤波的soc估算simulink开源代码-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容：本文将介绍基于卡尔曼滤波的SOC估算方法，并提供相应的Simulink 开源代码。

SOC（State of Charge，电池的充电状态）估算是电动汽车（EV）和混合动力汽车（HEV）领域中的重要研究课题，准确的SOC估算可以提高电池系统的性能和可靠性。

卡尔曼滤波是一种常用的估算算法，通过结合系统的动力学模型和测量数据，可以提供准确的状态估计。

在本文中，首先介绍卡尔曼滤波原理，包括其基本思想和数学推导过程。

然后，详细介绍SOC估算方法，包括如何建立电池的动力学模型和如何利用卡尔曼滤波进行SOC估算。

此外，本文还将提供Simulink开源代码，读者可以基于此代码进行SOC估算的仿真实验。

在结论部分，将对实验结果进行分析，并总结本文的研究成果。

同时，还将分享开源代码，方便读者进一步研究和应用。

通过本文的阅读，读者可以深入了解基于卡尔曼滤波的SOC估算方法，并掌握Simulink开源代码的使用。

1.2文章结构文章结构部分是用来介绍本文的组织结构和各个章节的内容提要。

以下是文章结构部分的内容：文章结构:本文分为以下几个部分：1. 引言：在本部分中，将对本篇文章进行一个概述，并介绍文章的目的和结构。

2. 正文：2.1 卡尔曼滤波原理：本部分将详细介绍卡尔曼滤波的原理，解释其在估算系统电池状态和SOC（State of Charge）中的应用。

2.2 SOC估算方法：本部分将介绍基于卡尔曼滤波的SOC估算方法，阐述实现该估算方法的步骤和技巧。

3. 结论：3.1 实验结果分析：在本部分中，将对实验结果进行详细分析，并对估算系统电池状态和SOC的准确性进行评估。

3.2 开源代码分享：本部分将提供基于卡尔曼滤波的SOC估算Simulink开源代码，供读者参考和使用。

通过以上的章节组织，本文将全面介绍基于卡尔曼滤波的SOC估算方法，并分享相应的Simulink开源代码，帮助读者更好地理解和应用该估算方法。

基于自适应卡尔曼滤波器的锂电池SOC估计策略

第 40卷第 1 期
太原科技大学学报
2019 $ 2 月 J O U R N A L O F T A I Y U A N UNI V E R S I T Y O F SCII：N C E A N D T E C H N O L O G Y
Vol.40 No.l Fed.2019
文章编号：1673 -2057(2019)01 -0030 -08
累积误差和噪声干扰。
关键词 :磷酸铁锂电池 ; SO C ;扩展卡尔曼滤波器；自适应协方差匹配算法中图分类号 :TM912 文献标志码：A doi:10.396 9/j.issn. 1673 -2057 .2019.01.006
为减少化石能源的消耗和温室气体的排放，电动汽车(E V ,electric vehicle)越来越受人们的关注，并将成为交通能源转型的新方向。目前，锂电池各方面性能不理想很大程度上制约着E V 的快速发展，因此，有必要对电池的能量管理系统进行深入研究。电池管理系统（B M S ,battery management sys tem )被称为电池的 “安全管家”，可以优化控制动力电池，保证其优良性能，延长使用寿命 [1]。作为 B M S 的一项核心技术，荷电状态（S O C ，state of charge)表征电池的剩余电荷，可以为电池的均衡管理、热管理、安全保护提供数据依据，提高电池的安全性和使用效率。S O C 精度是影响 E V 性能的重要因素之一，因此开发一种精确可靠的 S O C 算法，对电池乃至整车的能量管理都有重要意义[2]。

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时间，无法对电池 SOC 进行实时估算；（2）安时积 [2] 分法：通过对电流与时间进行积分的方法计算一段时间内从电池放出的能量或者输入电池的能量，以此求得电池的剩余容量。该方法需要知道电池 SOC 的初始值，且估算误差会随时间的积累而变大；（3）神经网络法 [3]：利用神经网络的非线性特性，构建基于神经网络的 SOC 估算模型。该方法能较好的模拟电池在工作状态时的非线性特征，但对训练样本的数量和精度依赖性较大，目前还处于理论研究阶段；（4）卡尔曼滤波算 [4] 法：基于电池的状态空间模型，通过递推算法来
收稿日期： 2015-05-04 作者简介：华俊（1991-），男，汉族，江苏苏州人，硕士研究生，从事电池管理系统研究。 E-mail： huajun1991315@。
78Biblioteka 科技通报第 33 卷
实现电池 SOC 的最小方差估算，其估算精度依赖于所建立的电池模型的精度以及噪声的统计特性。针对目前使用卡尔曼滤波算法估算电池 SOC 时的精度和实用性不高等问题，本文基于改进的 PNGV 模型，采用自适应卡尔曼滤波算法（adaptive extended Kalman filter， AEKF）对过程噪声和测量噪声的协方差矩阵进行在线估计，提高 SOC 的估算精度。
摘
础上，采用自适应卡尔曼滤波算法在线估计噪声的统计特性以提高估算精度。通过仿真试验表明，采用自适应卡尔曼滤波算法的 SOC 估算精度明显高于扩展卡尔曼滤波算法，其有效地降低了 SOC 估算过程中的噪声干扰，具有一定的可靠性和实用性。
要：针对目前锂离子电池的 SOC 估算方法精度较低、实用性不强等问题，在改进的 PNGV 模型的基
锂离子电池荷电状态（state of charge， SOC）的估算是锂电池研究和应用的重点和难点。锂离子电池 SOC 估算值的准确度将直接对电池的使用寿命和工作效率造成影响。此外，对锂电池 SOC 进行准确的估计还能使用户实时地了解到电池的剩余电量和工作状态，以便及时的对电池进行充电和更换。目前，国内外有关锂电池 SOC 的估算方法主要有以下几种：（1）开路电压法 [1]：通过标定实验求得开路电压与 SOC 之间的对应关系，以此来估算电池的剩余容量，但测量前电池需要静置较长
Estimation of SOC of Lithium-ion Battery Based on Adaptive Extended Kalman Filter
Hua Jun ， Shao Ruping ， Zhu Yongtao ， Han Bin
（College of Electrical Engineering and Control Science ， Nanjing Tech University ， Nanjing 211816 ， China） Abstract： Aiming at the low accuracy and practicability of traditional SOC estimation method, the paper uses the adaptive Calman filtering algorithm to improve the accuracy of the SOC on the basis of the improved PNGV model. The simulation results show that the SOC estimation accuracy of the adaptive Calman filtering algorithm is significantly higher than the extended Calman filter algorithm. The adaptive Calman filtering algorithm can effectively reduce the noise interference in the estimation process. So it has a certain reliability and practicability. Keywords： Lithium-ion battery ； state of charge （SOC）； improved PNGV model ； AEKF algorithm
关键词：锂离子电池；电池荷电状态（SOC）；改进 PNGV 等效电路模型；自适应卡尔曼滤波算法（AEKF）中图分类号： TM912.6 文献标识码： A 文章编号： 1001-7119 （2017） 05-0077-04
DOI:10.13774/ki.kjtb.2017.05.018
第 33 卷第 5 期 2017 年 5 月
科技通报
BULLETIN OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
Vol.33 No.5 May. 2017
基于自适应卡尔曼滤波算法的锂电池 SOC 估算
（南京工业大学电气工程与控制科学学院，南京 211816）
华俊，邵如平，朱永涛，韩冰
éS k + Δt ù é1 0 - Δt ê p1 ê ê ú = ê0 e τ U k + Δtú ê ê p2 ú ú U k + Δtû ê ë ë0 0
1
dU ocv Uk = é ê dSOC ë
1 锂离子电池等效电路模型
等效电路模型通过利用电源、电阻、电容等电气元件构建成电路网络来模拟锂电池的充放电特性。因为模型都是由电气元件组成，所以能够表示成具体的数学方程，十分直观且便于分析。目前等效电路模型的种类很多， PNGV 模型与 Rint 模型、 RC 模型以及 Thevenin 模型相比具有更好的动态适应性[5]，本文在此基础上，通过增加一个 RC 回路以更好地模拟锂离子电池的动态特性，电路图如图 1 所示。

基于自适应卡尔曼滤波算法的锂电池SOC 估算

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基于自适应卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计

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