一种基于非线性预测扩展卡尔曼滤波的电池SOC估计方法

摘要

本发明公开了一种基于非线性预测扩展卡尔曼滤波的电池SOC估计方法，它具有运算简单与精度高的优点；它包括步骤：1)将整个方法所需要的时间平均分成N个时间段，每一个时间段代表一步，即第k个时间段为第k步；其中k≤N，k与N均为正整数；2)根据基尔霍夫电压和电流定理，建立电池系统的模型；得到电池系统模型的误差矩阵d(k)与电池系统的模型误差分配矩阵G(k)；3)对步骤2)所得的先验状态估计方程进行补偿；4)求解第k+1步电池系统的后验状态估计方程，得到SOC值；5)根据步骤4)的第k+1步电池系统的后验状态估计结果，与电池的SOC真值进行比较，验证非线性预测卡尔曼滤波NPEKF算法的有效性，k＝n+1，并转到步骤3)，直至第N步执行完。