一种基于灰色卡尔曼滤波模型的锂电池荷电状态估计方法

本发明公开了一种基于灰色卡尔曼滤波模型的锂电池荷电状态估计方法；其具体包括以下步骤：根据灰色GM(1,1)模型建立了前后时刻的锂电池荷电状态soc估计值的递归关系式；根据递归关系式构建状态空间表达式；结合卡尔曼原理，根据状态空间表达式建立灰色卡尔曼滤波模型；从威斯康星大学的公开锂电池数据集中提取soc作为灰色卡尔曼滤波模型的输入，进行荷电状态的估计；对估计结果进行精度评价。本发明在三种不同场景下对锂电池荷电状态进行估计，包括不同驾驶循环、随机混合驾驶循环以及在相同驾驶循环条件下不同温度，同时还与现有技术中进行对比实验，结果表明本发明所提出的灰色卡尔曼滤波模型更具有良好的估计预测效果。