基于消除记忆递推最小二乘法的电池的荷电状态估计方法

本发明公开一种基于消除记忆递推最小二乘法的电池的荷电状态估计方法，首先在权衡计算量和模型精度的前提下选择构建一阶RC模型，然后根据电路时域拓扑方程，经过拉氏变换、离散化、Z反变换、引入记忆因子构建记忆消除递推最小二乘法构建辨识模型；基于开路电压‑荷电状态关系曲线，与卡尔曼滤波构成联合算法，在对模型参数辨识的同时完成了该时刻的荷电状态在线估算。本发明可以更为准确的估计电池充放电过程中电池的实时荷电状态变化，同时对未来的状态进行估计。更准确的储能状态信息将有利于储能网络优化调度，同时避免过充过放，在发挥储能潜力的同时保证了系统运行的经济性、安全性。