基于卡尔曼滤波算法的电池SOC估算开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着电动汽车、储能系统等领域的快速发展，电池作为其核心部件之一，其性能状态的准确估计对于保证系统安全可靠运行至关重要。

其中，电池荷电状态（stateofcharge，soc）是表征电池剩余容量的关键指标，准确的soc估算能够有效防止电池过充过放、延长电池寿命、提高系统安全性。

2. 本选题国内外研究状况综述

电池soc估算作为电池管理系统的关键技术之一，近年来受到了国内外学者的广泛关注，并取得了一系列研究成果。

1. 国内研究现状

国内学者在电池soc估算领域展开了大量的研究工作，并取得了一定的进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将围绕基于卡尔曼滤波算法的电池soc估算展开，主要内容包括：
1.电池模型研究：分析电池特性，选择合适的电池等效电路模型，并通过实验数据进行模型参数辨识，建立准确的电池模型。

2.卡尔曼滤波算法原理研究：深入研究卡尔曼滤波算法的基本原理、算法流程和不同类型，为其在电池soc估算中的应用奠定理论基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、仿真实验和结果分析相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解电池soc估算的研究现状、卡尔曼滤波算法的基本原理和应用，为研究方向的确定和方法的选择提供理论基础。

2.电池模型建立阶段：分析电池的物理化学特性，选择合适的等效电路模型来模拟电池的行为。

通过实验获取电池的充放电数据，并利用参数辨识算法对模型参数进行优化，建立精确的电池模型。

5. 研究的创新点

1.提出一种改进的卡尔曼滤波算法，用于提高电池soc估算的精度和鲁棒性，例如考虑电池老化因素的自适应卡尔曼滤波算法。

2.结合实验数据，对所选电池模型进行参数优化，提高模型的精度，从而提高soc估算的准确性。

3.设计并实现基于卡尔曼滤波算法的电池soc估算软件平台，为电池管理系统提供可靠的soc信息。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 刘凯,陈清,王志峰,等.基于改进无迹卡尔曼滤波的锂离子电池soc估计[j].电源技术,2022,46(07):1373-1378.

2. 周诗豪,黄开仲,张剑,等.基于改进扩展卡尔曼滤波的锂电池soc估算[j].电力系统保护与控制,2023,51(01):166-174.

3. 刘畅,温家鹏,张晓光,等.基于改进自适应卡尔曼滤波算法的动力电池soc估算[j].机械工程学报,2021,57(14):205-214.