一种锂电池SOC估计的高阶卡尔曼滤波方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种锂电池SOC估计的高阶卡尔曼滤波方法，包括以下步骤：S1、锂电池充放电动态过程建模，采用一阶戴维宁等效模型对电池的充放电特性来进行软测量；S2、建立用于描述电池SOC估计的非线性状态模型和测量模型，隐变量引入扩维建模；S3、针对锂电池基于扩维状态的状态模型和观测模型建立高阶卡尔曼滤波器。通过蒙特卡洛仿真试验对电池SOC的EKF和HEKF估计值进行比较，本发明所述的方法具有更高的估计精度。因此，本发明采用上述锂电池SOC估计的高阶卡尔曼滤波方法，能够解决现有的方法估计精度低的问题。

《一种锂电池SOC估计的高阶卡尔曼滤波方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022103832362，当前法律状态为已下证，由广东石油化工学院提出申请，发明人为文成林，申请日期为2022-04-12，公开（公告）日期为2024-11-05，国际专利分类号（IPC）为 G01R 31/367 (2019.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种锂电池SOC估计的高阶卡尔曼滤波方法，包括以下步骤：S1、锂电池充放电动态过程建模，采用一阶戴维宁等效模型对电池的充放电特性来进行软测量；S2、建立用于描述电池SOC估计的非线性状态模型和测量模型，隐变量引入扩维建模；S3、针对锂电池基于扩维状态的状态模型和观测模型建立高阶卡尔曼滤波器。通过蒙特卡洛仿真试验对电池SOC的EKF和HEKF估计值进行比较，本发明所述的方法具有更高的估计精度。因此，本发明采用上述锂电池SOC估计的高阶卡尔曼滤波方法，能够解决现有的方法估计精度低的问题。

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