基于改进AFFRLS-AUKF的锂电池SOC估计

《基于改进AFFRLS-AUKF的锂电池SOC估计》是一篇关于锂电池荷电状态（State of Charge, SOC）估计方法的研究论文。该论文针对传统SOC估计方法在精度和适应性方面的不足，提出了一种结合自适应前馈递归最小二乘法（AFFRLS）与自适应无迹卡尔曼滤波（AUKF）的混合算法，旨在提高锂电池SOC估计的准确性与稳定性。

随着新能源汽车和储能系统的快速发展，锂电池作为核心能源存储设备，其性能直接影响系统运行的安全性和效率。而SOC是衡量锂电池剩余电量的重要指标，准确估计SOC对于电池管理系统（BMS）至关重要。然而，由于锂电池内部复杂的电化学特性以及外部环境因素的影响，SOC估计面临诸多挑战，传统的估计方法如开路电压法、安时积分法等存在精度低、受环境影响大等问题。

本文提出的改进AFFRLS-AUKF算法，首先利用AFFRLS对锂电池的等效电路模型参数进行在线辨识，以提高模型的动态适应能力。随后，通过AUKF对SOC进行估计，有效处理非线性系统中的噪声和不确定性问题。该算法通过引入自适应机制，能够根据系统状态自动调整滤波器参数，从而提升SOC估计的鲁棒性和实时性。

在实验验证部分，论文采用实际锂电池测试数据对所提算法进行了仿真分析，并与传统方法如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）进行了对比。结果表明，改进后的AFFRLS-AUKF算法在SOC估计精度和收敛速度方面均优于传统方法，尤其是在电池老化和温度变化等复杂工况下表现出更强的适应能力。

此外，论文还探讨了不同初始SOC值、采样频率及噪声水平对算法性能的影响，进一步验证了所提方法的可行性与有效性。研究结果表明，该算法能够有效降低SOC估计误差，提高电池管理系统的可靠性。

总体而言，《基于改进AFFRLS-AUKF的锂电池SOC估计》为锂电池SOC估计提供了一种新的思路和方法，具有重要的理论价值和工程应用前景。该研究不仅有助于提升电池管理系统性能，也为新能源汽车和储能系统的发展提供了技术支撑。

在未来的研究中，可以进一步探索该算法在多电池组协同控制、电池健康状态（SOH）联合估计等方面的应用，推动锂电池智能管理技术的持续进步。