拉普拉斯SOC估计器

抗传感器异常值

专为重尾噪声场景设计的电池荷电状态估计器，对传感器数据异常鲁棒，初值错误时也能快速收敛。

云中华 · 秦文虎 · Shi, Weipeng · Chao, Wu · Wei, Qi · Shengfeng, He

Journal of Energy Storage 2025

参数信息

平均计算时间

0.2 ms

技术优势

抗异常值

对噪声采用多元拉普拉斯分布建模，比高斯分布具备更重的尾部，能更好地吸收传感器异常值对状态估计的干扰，从而在数据受污染时仍保持准确。

初值不敏感

变分贝叶斯在线更新噪声后验参数，使滤波器能利用当前残差自适应调整，当初始SOC设定错误时仍能快速收敛，且误差和波动范围更小。

算得快

平均计算时间约0.2 ms，满足电池管理系统对实时在线估计的需求，适合部署在计算资源受限的嵌入式平台。

应用场景

• 电池管理系统：替换现有BMS中鲁棒性不足的SOC估计模块，在传感器异常时仍提供准确状态。
• 物联网电池监测：部署在远程监测节点，抗传感器异常并满足低计算延迟要求。
• 工业机器人电池系统：在机器人复杂工况和传感器干扰下仍能精确估计SOC，避免误判电量。