EKF 扩展卡尔曼滤波算法在电池 SOC 估计中的应用
摘要：
电池的剩余容量（SOC）估计是电动汽车、可再生能源和便携式电子设备等领域的重要问题。准确的
SOC 估计可以提高电池的性能和使用寿命。本文介绍了一种基于 EKF 扩展卡尔曼滤波算法的 SOC 估
计方法，并在 Simulink 环境下对电池进行建模和仿真。具体包括电池模型、容量校正与温度补偿以
及电流效率等方面的内容。仿真结果表明，利用该方法进行 SOC 估计具有较高的精度，最大估计误差
小于 0.4%。
1. 引言
电池的 SOC 估计是指在给定电池工作条件下，通过测量电池的电压、电流和温度等参数，推算出电池
剩余的可用容量。SOC 的准确估计对于电池管理系统的设计和控制具有重要意义。传统的 SOC 估计方
法包括开路电压法、经验模型法等，但这些方法在实际应用中存在一定的局限性。
2. EKF 扩展卡尔曼滤波算法
EKF 扩展卡尔曼滤波算法是一种基于卡尔曼滤波理论的递归算法，用于非线性系统的状态估计。相较
于传统的卡尔曼滤波算法，EKF 能够更好地适应非线性系统，并提供更准确的状态估计结果。
3. 电池模型
电池模型是 SOC 估计的基础，它描述了电池的特性和行为。常用的电池模型包括电路模型、等效电路
模型等。在本文中，我们采用了一种基于等效电路的模型，该模型包括电池的电流、电压和温度等参
数。
4. 电池容量校正与温度补偿
电池的容量校正和温度补偿是提高 SOC 估计精度的关键步骤。容量校正主要通过测量电池的放电过程
中的电流和电压变化来估计电池的容量衰减情况。温度补偿则是根据电池的温度变化对容量进行修正
，以提高 SOC 估计的准确性。
5. 电流效率
电流效率是指电池在充放电过程中的能量转换效率。电流效率的准确估计对于 SOC 估计具有重要影响
。在本文中，我们采用了经验模型法来估计电流效率，该方法通过测量电池的充放电特性曲线来得到
电流效率的近似值。
6. 仿真结果与分析
我们基于 Simulink 环境搭建了电池 SOC 估计的仿真模型，并使用 EKF 扩展卡尔曼滤波算法进行
SOC 估计。通过仿真结果可以看出，利用该方法进行 SOC 估计的精度较高，最大估计误差小于 0.4%
。因此，该方法具有很好的应用前景。
