混合SOC估算算法

跨工况误差<0.4%

融合白鲸优化、自适应卡尔曼滤波与CNN-LSTM的异常鲁棒SOC估算算法。

Ge, Zhong · Zhongze, Yu · Zhen, Lei · Lei, Lang · Xiaoxia, Bai · Xu, Genyu · Ming, Ma · 张红光 · Yan, Yinlian · 许永红

Journal of Energy Storage 2026

参数信息

平均绝对误差

<0.36 %

均方根误差

<0.40 %

技术优势

不陷局部最优

白鲸优化算法具备全局搜索能力，能适应电池非线性与动态工况，从而避免传统递推算法的局部最优问题。

误差实时校正

AEKF提供初始SOC估计后，CNN-LSTM网络实时修正估计误差，实现模型与数据的优势互补。

误差低于0.4%

在多种工况、温度和材料体系下，平均绝对误差低于0.36%，均方根误差低于0.40%，展示出强适应性。

应用场景

• 电池管理系统：集成至BMS，在线估算SOC并实时纠正误差。
• 储能系统监控：在储能监控中提供可靠的SOC状态，优化充放电管理。
• 电池状态在线估算：为电池状态在线估算提供高精度、跨工况的算法方案。