一种串联电池组荷电状态估计方法

本发明公开了一种串联电池组荷电状态估计方法，具体步骤如下：首先，基于在线采集的电池参数与串联电路特性构建电池组等效电路模型，并对各电池单体端电压Uti和内阻R0i进行标准化处理，通过欧氏距离分析，识别出差异最大的电池作为代表性电池单体，随后构建空间状态方程，采用带残差驱动的自适应扩展卡尔曼滤波器进行SOC估算，由此得到电池组荷电状态基值SOCb；同时，离线采集的电池单体数据经异常判别与有效数据筛选后，融合电压差特征ΔUti与估计历史残差序列eh构成联合输入，利用KOA算法优化的CNN‑GRU‑SE混合神经网络估计电池组荷电状态补偿值ΔSOCb，经滑动平均滤波器处理后，与SOCb叠加得到串联电池组荷电状态估计值SOCr。