电能表时钟电池SOC估计方法

姚冲城; 张嘉琳; 赵宁; 徐建锋; 范坤

doi:10.26945/j.cnki.1001-9898.2026.02.013

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电能表时钟电池SOC估计方法

更新时间：2026-07-18

- 电能表时钟电池SOC估计方法
- Vol. 45, Issue 2, Pages: 91-94(2026)
- 作者机构：
  
  1. 国网河北省电力有限公司武安市供电分公司
  2. 国网河北省电力有限公司邯郸供电分公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.26945/j.cnki.1001-9898.2026.02.013
  CLC： TM933.4;TM91
- Published：2026
- 稿件说明：
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姚冲城, 张嘉琳, 赵宁, et al. 电能表时钟电池SOC估计方法[J]. 2026, 45(2): 91-94.
DOI：

姚冲城, 张嘉琳, 赵宁, et al. 电能表时钟电池SOC估计方法[J]. 2026, 45(2): 91-94. DOI： 10.26945/j.cnki.1001-9898.2026.02.013.

摘要

针对传统电池荷电状态(SOC)预测方法精度不足的问题，提出一种基于多新息自适应无迹卡尔曼滤波(multiple innovations adaptive unscented kalman filter

MIAUKF)的改进算法。首先，建立电池二阶RC等效电路模型并完成参数辨识，通过实验验证模型有效性。随后，引入多新息理论对自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented kalman filter

AUKF)算法进行改进，利用多新息误差向量的新校正阶段和卡尔曼增益矩阵更新估计值，以提升精度。最终，通过不同温度条件下的仿真测试，验证该方法的SOC估计性能。实验数据显示，该方法将SOC最大估计误差降低至1.67%。相较于自适应鲁棒无迹卡尔曼滤波(adaptive robust unscented kalman filter

ARUKF)、无迹卡尔曼滤波(unscented kalman filter

UKF)及AUKF等方法，所提算法在SOC估计精度方面具有显著优势。

Abstract

关键词

Keywords

references

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