锂电池SOC估计基于扩展卡尔曼滤波与马里兰数据的多温度多工况分析
锂电池的 SOC（荷电状态）估计是电池管理系统中的关键技术之一，尤其在电动汽车和移动设备中，准确的 SOC 估计能显著提高电池的使用寿命和性能。这篇文章深入探讨了如何利用扩展卡尔曼滤波（EKF）来实现精确的 SOC 估计。文章的重点是通过马里兰大学的电池数据集，在不同的温度（0°C、25°C、45°C）和工况下（比如 1C 放电）进行多条件，提出了一个优化的数学模型。文中不仅了温度和工况对 SOC 估算的影响，还了 Python 代码示例，你更好地理解如何实现 EKF 的应用。其实，EKF 的优势就在于它能够根据系统的动态变化对 SOC 进行实时调整，提升估算精度。对电池管理系统的研发者、科研人员和相关学生来说，这篇文章绝对是个值得参考的好资源。如果你正在做电池 SOC 估计的相关工作，这篇文章中的思路和代码示例能给你带来不少哦。
文件大小：1.5MB
评论区