自适应异常鲁棒滤波

异常数据下仍精准

专为锂电池复杂工况设计，在传感器数据含异常值时仍能保持SOC与SOE的高精度估计。

云中华 · 秦文虎 · Chao, Wu

Journal of Energy Storage 2026

技术优势

不怕异常值

通过最大化混合统计相似性度量得到最优P和R，抑制异常值对估计的影响。

工况适应强

在两个数据集上验证了不同电池、温度和工况下的性能，估计精度优于现有方案。

辨识更高效

采用自适应PID搜索辨识二阶电池模型参数，提高参数辨识效率。

应用场景

• 电池管理系统：直接集成到BMS，在传感器异常时仍提供准确的SOC和SOE。
• 电池状态监测：在恶劣环境下维持状态监测精度，避免异常数据导致误判。
• 储能系统安全：通过准确估计SOC和SOE，为储能系统安全运行提供可靠依据。