基于PSO-EKF参数辨识与EKF算法联合估算电化学储能系统SOC方法

本发明公开了一种基于粒子群优化与扩展卡尔曼滤波(PSO‑EKF)算法的锂离子电池参数辨识与荷电状态(SOC)估算方法，涉及锂离子电池管理系统技术领域。用于解决传统SOC估算方法在精度、适应性、效率方面不足的问题；该方法通过PSO算法模拟鸟群觅食行为，以收敛速度和多样性为目标优化参数—种群规模，实现对电池模型参数的快速、准确搜索；同时，利用EKF算法的非线性处理能力，对SOC进行精确估算。两者相辅相成，显著提升了参数辨识和SOC估算的精度和效率。为锂离子电池管理系统的优化和升级提供了有力支持，具有广泛的应用前景和显著的经济社会效益。