一种基于多策略改进的GA-AEPF锂电池组SOC估计方法

本发明公开了一种基于多策略改进的GA‑AEPF锂电池组SOC估计方法，包括：构建锂电池组的等效电路模型；选取电压值最低的电池作为差异模型，建立状态空间方程；基于HPPC工况测试数据，基于遗忘因子的最小二乘法进行模型参数的辨识；结合差异模型采用三层时间尺度策略对电池SOC进行估算：短时间尺度估算特殊电池SOC，中时间尺度估算剩余电池SOC，长时间尺度估算整个电池组容量。本发明提出GA‑AEPF算法，结合自适应噪声调整、扩展卡尔曼滤波粒子引导及遗传算法优化机制，能够在保证滤波精度的同时，有效增强粒子多样性、提升状态估计的准确性与稳定性。通过差异模型与多时间尺度的协同应用，显著减少计算量，适应电池不一致性与大采样间隔工况，确保高效准确的SOC估算。