分数阶SOC联合估计器

以分数阶模型刻画电池动态，结合多新息自适应无迹卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波进行全参数在线更新，实现高精度SOC估计。

伍倞瑨 · Yuhao, Li · Qian, Sun · Yu, Zhu · 邢洁洁 · Zhang, Li'na

Fractal and Fractional 2024

参数信息

最大端电压误差降低

0.002 V

最大SOC估计误差（NEDC工况）

0.27 %

最大SOC估计误差（DST工况）

0.67 %

技术优势

多新息抗噪更鲁棒

多新息技术利用多个历史观测值提高滤波器对噪声的鲁棒性，全跟踪自适应策略实时调整噪声协方差矩阵，进一步提升估计精度。

应用场景

• 电池管理系统：为BMS提供高精度SOC估计，保障电池安全高效运行。
• 动力电池状态监测：在NEDC、DST等工况下准确估计SOC，提升电动汽车续航与可靠性。
• 储能系统SOC估计：适用于储能系统的荷电状态监测，支持复杂动态与老化特性。
• 电化学状态估计：利用分数阶模型捕捉电化学过程的长记忆效应，增强状态估计精度。