基于卡尔曼滤波的磷酸铁锂储能电站SOC高精度监测方法

本发明提供基于卡尔曼滤波的磷酸铁锂储能电站SOC高精度监测方法，涉及电池监测技术领域，该方法通过分布式传感器阵列实时采集电池模组数据，生成时间‑空间对齐的实时多维度动态参数集。动态选择最优状态估计模型，基于三维温度场数据构建非线性温度漂移补偿函数，结合径向基神经网络对电池内阻进行实时动态修正，利用时变衰减特征结合应力‑容量衰减关联模型生成老化补偿系数。采用迁移学习机制对卡尔曼滤波参数进行在线迭代更新，并通过三重冗余校验模块对各阶段SOC估计值进行综合校验和修正，输出最终SOC估计值。本发明通过多维度数据融合、模型动态优化及迁移学习机制，显著提高了磷酸铁锂储能电站SOC监测的精度与可靠性。