一种基于约束最优化卡尔曼滤波的锂电池SOC估算方法

本发明公开了一种基于约束最优化卡尔曼滤波的锂电池SOC估计方法，该方法包括：搭建电池RC模型；建立卡尔曼滤波模型与参数初始化；对收集到的电池数据进行处理；通过约束最优化对卡尔曼滤波参数不断进行迭代更新，得到更准确的值；对卡尔曼滤波器使用MSE和RMSE来评估滤波器的性能。为了克服卡尔曼滤波器在参数设置上的局限性和对模型变化的敏感性，本发明通过引入约束条件对卡尔曼滤波器的参数调整过程进行优化，结合先进的优化算法动态调整滤波器的参数，使其在不同工况下都能保持最佳的估算性能。同时，通过约束条件的限制，确保估算结果符合电池的物理特性和实际工作情况，进一步提高SOC估算的准确性和可靠性。