基于STF的新能源車輛電池組SOC估計simulink建模與仿真
1.課題概述
基于STF的新能源車輛電池組SOC估計simulink建模與仿真，仿真輸出系統電壓，電流，車輛行駛的速度跟蹤曲線，電池的SOC變化曲線。
2.系統仿真結果
3.核心程序與模型
版本：MATLAB2022a
load SOC_STF.mat
timesa2 = ans.Time(1000:1:end);
SOC2 = ans.Data(1000:1:end);
load U_STF.mat
timesb2 = ans.Time(1000:1:end);
U2 = ans.Data(1000:1:end);
load I_STF.mat
timesc2 = ans.Time(1000:1:end);
I2 = ans.Data(1000:1:end);
load V_STF.mat
timesd2 = ans.Time(1000:1:end);
V2a = ans.Data(1000:1:end,1);
V2b = ans.Data(1000:1:end,2);
figure;
subplot(211);
plot(timesb2,U2,'r','LineWidth',1);
grid on
xlabel('Time (s)');
ylabel('U');
legend('STF');
subplot(212);
plot(timesc2,I2,'r','LineWidth',1);
grid on
xlabel('Time (s)');
ylabel('I');
legend('STF');
figure;
subplot(211);
plot(timesd2,V2a,'r','LineWidth',1);
hold on
plot(timesd2,V2b,'b','LineWidth',1);
grid on
xlabel('Time (s)');
ylabel('Speed');
legend('參考速度','實際速度');
subplot(212);
plot(timesd2,V2a-V2b,'b','LineWidth',1);
grid on
xlabel('Time (s)');
ylabel('Speed');
legend('參考速度與實際速度誤差');
ylim([-5,5]);
figure;
plot(timesa2,SOC2,'g','LineWidth',2);
xlabel('Time (s)');
ylabel('SOC');
legend('STF');
grid on
4.系統原理簡介
新能源車輛的發展日益迅猛，電池組作為其核心動力源，對其 SOC 的準確估計至關重要。SOC 直接反映了電池組剩余電量的多少，準確的 SOC 估計能夠為車輛的能量管理、續航里程預測、充電控制等提供關鍵依據。基于 STF 的 SOC 估計方法融合了強跟蹤濾波器的優勢，在應對電池系統的非線性、時變特性以及測量噪聲等方面表現出良好的性能。
SOC（State of Charge）即電池的荷電狀態，它表示電池中剩余電量的比例。其定義為電池剩余容量與電池額定容量的比值。
能量管理：在新能源汽車、儲能系統等應用場景中，精確的 SOC 估計對于能量管理系統至關重要。以新能源汽車為例，車輛的動力系統需要根據電池的 SOC 來合理分配功率，決定電機的輸出功率，以優化車輛的行駛性能和續航里程。如果 SOC 估計過高，可能導致車輛在行駛過程中突然電量耗盡而 “趴窩”；如果 SOC 估計過低，會限制車輛的動力輸出，無法充分發揮電池的性能。
電池壽命保護：準確的 SOC 估計有助于防止電池過充和過放。過充會導致電池內部產生氣體、溫度升高，可能引起電池鼓包、燃燒甚至爆炸等安全問題；過放會使電池極板硫化，縮短電池的使用壽命。通過實時監測 SOC，能夠在 SOC 接近極限值（如充電時 SOC 接近 100%，放電時 SOC 接近 0%）時采取相應的保護措施，如降低充電電流或停止放電。
基于 STF 的新能源車輛電池組 SOC 估計方法通過建立合適的電池模型和利用強跟蹤濾波器的特性，在電池 SOC 估計方面具有較高的準確性、穩定性和對復雜環境的適應性，對新能源車輛的高效、可靠運行有著重要的意義。在未來的研究中，可以進一步探索如何更好地結合電池的溫度、健康狀態等信息，以及如何優化濾波器的參數設置，以進一步提高 SOC 估計的性能。
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