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摘要：本发明公开了一种基于FFRLS和EKF的锂离子电池SOC估测算法，步骤包括：建立锂离子电池模型，利用放电静置法确定SOC‑OCV的关系，离线状态下估计电池模型初始参数，在线状态下利用带遗忘因子的最小二乘法FFRLS算法进行电池模型参数辨识，利用扩展卡尔曼滤波算法EKF估算SOC。本发明算法实现简单，实用性强，通过利用FFRLS和EKF解决了传统卡尔曼滤波器不能实现参数在线估算导致估算误差大的问题，并且保证了锂离子电池估测算法的准确性。

主权项：1.一种基于FFRLS和EKF的锂离子电池SOC估测算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、建立戴维南锂离子电池模型，锂离子电池模型为二阶戴维南模型；步骤2、利用间歇放电静置法确定SOC-OCV的关系；步骤3、在离线状态下利用电池间歇放电结束后电压响应曲线计算电池模型的初始参数；初始参数包括电池欧姆内阻、两个RC并联电路的电阻和电容；步骤4、在线状态下遗忘因子递推最小二乘算法FFRLS进行电池模型参数的辨识；假设电池在t0-tr期间先放电一段时间，然后剩余时间处于静置状态，在此过程中RC网路电压为： 其中t0、td、tr分别为放电开始时刻、放电停止时刻和静置停止时间，t为时间参数；令τs＝RsCs，τp＝RpCsp，为两个RC并联电路的时间常数，脉冲响应节点V1到脉冲响应节点V3阶段电压变化是由电池的极化反应消失引起的，在此过程电压输出为：用Matlib进行双指数项系数拟合，辨识Rs、Rp、Cs、CP的值；等效电路模型函数关系如下： 经过带遗忘因子的最小二乘法的递推运算可得方程如下式： 其中，为下一时刻预测的参数矩阵，当前时刻的参数矩阵，Kk+1为增益矩阵，Φk+1为观测矩阵，I为单位矩阵，λ为遗忘因子，Pk＝ΦkTΦk-1；步骤5、利用扩展卡尔曼滤波算法EKF进行SOC值估算，扩展卡尔曼滤波EKF的离散状态方程和输出方程如下式： 其中，Up，k+1、Us，k+1分别为两个RC并联电路的电压，R为电池的欧姆电阻，SOCk+1为电池SOC值，T为采样时间，Rp、Cp、Rs、Cs分别为两个串联电路的电阻值和电容值，ik为电流值，wk，mk为相互独立的零均值高斯白噪声，Vocv,k+1SOCk+1为电池的开路电压，Vk+1为电池的输出电压值；状态变量为xk＝[Up，kUs，kSOCk]T；状态转移矩阵：控制矩阵：输出矩阵：输入矩阵：u＝ik；扩展卡尔曼滤波EKF的估算过程如下：1进行参数初始化： 其中，Q为预测模型噪声矩阵，V为观测噪声协方差；2状态预测矩阵： 其中，为状态矩阵，F为状态转移矩阵，G为控制矩阵，uk-1为输入量；3噪声协方差矩阵的传递：Pk-＝FPk-1FT+Q其中，Pk-为当前时刻的噪声协方差矩阵，Pk-1为上一时刻的噪声协方差矩阵；4求取卡尔曼系数：Kk＝Pk-HTinvHPk-HT+V其中，Kk为卡尔曼系数，H为输出矩阵，V为观测噪声协方差；5更新状态：Vk＝Vocv，kSOCk-Up，k-Us，k-ikR 其中，Vk为当前时刻的预测输出电压，Up，k，Us，k分别为两个RC并联电路的电压，ik为输出电流，R为电池的欧姆电阻，为更新的状态变量，为当前的状态变量，yk为测量的真实输出电压；6噪声协方差矩阵的更新：Pk＝I-KkHPk-其中，I为单位矩阵，Pk为更新后的噪声协方差。

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