基于二阶RC锂电池模型的EKF在线SOC估计性能研究

基于二阶 RC 模型的电池 SOC 估计方案，扩展卡尔曼滤波（EKF）真挺实用的。它不仅能模型和测量误差，还能动态更新状态参数，适合你在 BMS 系统里做在线估算。

模型用的是二阶 RC 结构，意思是电池的动态响应模拟得更细。你只要搞清楚两个电容、两个电阻和一个电压源怎么配合，Simulink 下建个模型也不难，网上也有不少现成的工程包。

而 EKF 这块，其实就是把状态估计搞得更聪明点。比如温度、电流噪声一多，普通滤波就扛不住了，用 EKF 还能稳住输出，SOC 预测还挺准的。

你要是想试试不同方法，也可以对比下UKF和PF，各有优缺。UKF对非线性更友好，PF则更灵活，不过对计算资源要求比较高，实时性差点意思。

还有，建模别忽略离线参数辨识，先搞一波OCV-SOC曲线、内阻测量，后面仿真才稳。Simulink 里配合卡尔曼滤波，效果一般都还不错。

如果你平时也在玩电池建模或做 BMS 控制，那这个方向值得花点时间研究下。代码和模型推荐你看看下面这几个：