基于二阶RC等效电路模型的AFFRLS+EKF在动态工况下联合估算SOC及其参数优化

简介：
本文提出一种结合AFFRLS和EKF算法，并基于二阶RC等效电路模型，在动态工作条件下进行电池荷电状态(SOC)及内部参数的精准联合估计方法。 基于二阶RC等效电路模型的AFFRLS+EKF联合SOC估计：在动态工况下进行参数辨识与优化 采用自适应遗忘因子最小二乘法（AFFRLS）来估计电池参数，并将这些结果输入到扩展卡尔曼滤波器（EKF）算法中，以实现AFFRLS和EKF的结合。这种方法可以在各种运行条件下准确跟踪并估算电池的状态荷电容量（SOC）。通过Simulink模型以及仿真数据可以展示该方法的效果。 内容包括：使用二阶RC等效电路模型来建立电池参数估计的基础；详细解释自适应遗忘因子最小二乘法和扩展卡尔曼滤波器如何协同工作以实现准确的SOC估算。此外，还包括具体使用的电池数据、参考文献及Simulink仿真结果图示。 关键词：二阶RC等效电路模型，AFFRLS+EKF联合SOC估计，自适应遗忘因子最小二乘法（AFFRLS），扩展卡尔曼滤波器（EKF）, 电池参数估计，动态工况条件下的应用，Simulink建模与仿真结果展示；估算电池状态荷电容量的变化情况等。