基于UKF无迹卡尔曼滤波的电池Soc估计matlab仿真

简介: **摘要:**使用MATLAB2022a,基于UKF的电池SOC估计仿真比较真实值,展示非线性滤波在电动车电池管理中的效用。电池电气模型描述电压、电流与SoC的非线性关系,UKF利用无迹变换处理非线性,通过预测和更新步骤实时估计SoC,优化状态估计。尽管UKF有效,但依赖准确模型参数。

1.课题概述
通过UKF无迹卡尔曼滤波对电池的SOC进行估计,并对比电池真实的SOC,输出两者的对比仿真结果。

2.系统仿真结果

d6ee478a19e63c24c24f458b3b00fa5c_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg

3.核心程序与模型
版本:MATLAB2022a

8426bc1eef8bf9ce555fc5832c7222e3_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg

0021

4.系统原理简介
电池状态估计,特别是电池的荷电状态(State of Charge, SoC)估计,在电动汽车、混合动力汽车以及其他电池应用领域中至关重要。无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)是一种非线性滤波方法,特别适用于处理非线性系统的状态估计问题。

4.1 电池模型
为了估计电池的SoC,首先需要建立一个电池模型。电池模型通常包括电气模型、热模型和老化模型等。在这里,我们主要关注电气模型,它描述了电池的电压、电流和SoC之间的关系。

电气模型可以用以下非线性方程表示:

485ed1a2f95d0f413fbbbf8115e6caaa_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

   其中,V 是电池端电压,SoC 是电池的荷电状态,I 是电池电流,T 是电池温度,Qnom 是电池的额定容量,Δt 是时间步长,f 是一个非线性函数,描述了电池的电气特性。

4.2 无迹卡尔曼滤波(UKF)
无迹卡尔曼滤波是一种基于无迹变换(Unscented Transformation)的非线性滤波方法。它通过选择一组确定的样本点(称为sigma点)来逼近非线性函数的概率分布,从而避免了线性化带来的误差。无迹卡尔曼滤波的滤波步骤包括预测和更新两个步骤。

预测步骤:
计算sigma点:根据k−1时刻的状态估计x^k−1和协方差估计P^k−1,计算sigma点。
预测sigma点:将sigma点代入状态方程g,得到预测的sigma点。
计算预测的均值和协方差:根据预测的sigma点,计算预测的均值μk∣k−1和协方差Pk∣k−1。
更新步骤:
计算观测sigma点:将预测的sigma点代入观测方程h,得到观测的sigma点。
计算观测的均值和协方差:根据观测的sigma点,计算观测的均值y^k∣k−1和协方差Pyy,k。
计算互协方差:计算状态向量和观测向量之间的互协方差Pxy,k。
计算卡尔曼增益:根据协方差和互协方差,计算卡尔曼增益Kk。
更新状态估计和协方差估计:根据卡尔曼增益和观测残差,更新状态估计x^k和协方差估计P^k。
4.3 UKF在电池SoC估计中的应用
在电池SoC估计中,我们可以将电池的SoC作为状态向量x,电池电流作为输入向量u,电池端电压作为观测向量y。然后,通过无迹卡尔曼滤波的预测和更新步骤,实时估计电池的SoC。

    无迹卡尔曼滤波的优点是能够处理非线性系统的状态估计问题,同时避免了线性化带来的误差。然而,无迹卡尔曼滤波的性能也依赖于电池模型的准确性和参数的选择。
相关文章
|
10天前
|
算法 数据挖掘 数据安全/隐私保护
基于FCM模糊聚类算法的图像分割matlab仿真
本项目展示了基于模糊C均值(FCM)算法的图像分割技术。算法运行效果良好,无水印。使用MATLAB 2022a开发,提供完整代码及中文注释,附带操作步骤视频。FCM算法通过隶属度矩阵和聚类中心矩阵实现图像分割,适用于灰度和彩色图像,广泛应用于医学影像、遥感图像等领域。
|
9天前
|
算法
基于HASM模型的高精度建模matlab仿真
本课题使用HASM进行高精度建模,介绍HASM模型及其简化实现方法。HASM模型基于层次化与自适应统计思想,通过多层结构捕捉不同尺度特征,自适应调整参数,适用于大规模、高维度数据的分析与预测。MATLAB2022A版本运行测试,展示运行结果。
|
10天前
|
运维 算法
基于Lipschitz李式指数的随机信号特征识别和故障检测matlab仿真
本程序基于Lipschitz李式指数进行随机信号特征识别和故障检测。使用MATLAB2013B版本运行,核心功能包括计算Lipschitz指数、绘制指数曲线、检测故障信号并标记异常区域。Lipschitz指数能够反映信号的局部动态行为,适用于机械振动分析等领域的故障诊断。
|
11天前
|
机器学习/深度学习 算法 芯片
基于GSP工具箱的NILM算法matlab仿真
基于GSP工具箱的NILM算法Matlab仿真,利用图信号处理技术解析家庭或建筑内各电器的独立功耗。GSPBox通过图的节点、边和权重矩阵表示电气系统,实现对未知数据的有效分类。系统使用MATLAB2022a版本,通过滤波或分解技术从全局能耗信号中提取子设备的功耗信息。
|
3月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
199 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
3月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
128 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
3月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
90 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
|
6月前
|
数据安全/隐私保护
耐震时程曲线,matlab代码,自定义反应谱与地震波,优化源代码,地震波耐震时程曲线
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
|
6月前
|
算法 调度
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)