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基于优化EKF噪声参数的实时电动汽车动力电池SOC估计

一、引言

电动汽车（EV）作为清洁、高效、低排放的交通工具，越来越受到人们的关注和青睐。其中，电池管理系统的关键组成部分是动力电池的状态估计，特别是电池的荷电状态（SOC）估计。荷电状态（SOC）是电池剩余可用能量的重要指标，其准确估计对于电动汽车的续航里程、安全性能和用户体验具有重大意义。现有的荷电状态（SOC）估计方法中，扩展卡尔曼滤波（EKF）方法以其算法稳定、适用于非线性系统等特点得到了广泛的应用。然而，EKF在应用过程中易受噪声影响，导致SOC估计的不准确。因此，本文旨在通过优化EKF的噪声参数，提高实时电动汽车动力电池SOC估