一种基于扩展卡尔曼滤波的钠离子电池SOC估计方法

一种基于扩展卡尔曼滤波的钠离子电池SOC估计方法，包括：通过HPPC测试和容量测试获取钠电池的充放电电压、电流及开路电压OCV数据。基于静置平衡电压数据拟合OCV与SOC的函数关系。构建三阶RC等效电路模型，并通过曲线拟合辨识模型中的欧姆电阻、极化电阻及极化电容参数。基于该模型，定义包含SOC及极化电压的状态向量，建立非线性状态方程和端电压观测方程。利用扩展卡尔曼滤波算法，根据前一时刻的状态向量和协方差矩阵，预测当前时刻的状态向量及协方差矩阵，并结合实测端电压计算卡尔曼增益，对预测结果进行修正，更新SOC估计值。通过循环迭代，实现钠离子电池SOC的实时高精度动态估计。该方法为钠离子电池管理系统提供了高效、准确的SOC估计解决方案。