基于EKF滤波的二阶RC电池模型SOC估计与MATLAB仿真分析

基于 EKF 滤波的二阶 RC 模型 SOC 估计的 MATLAB 资源，适合研究电池管理的你。讲的是怎么用扩展卡尔曼滤波（EKF）来估算锂电池的电量状态（SOC），不只是理论，还有实测数据对比，挺实用的。

二阶 RC 电池模型的响应更灵敏，尤其在大电流充放电时比一阶模型靠谱多了。文章把建模思路、EKF 的状态更新步骤、以及电流输入场景讲得蛮细，适合拿来快速搭个原型。

MATLAB仿真代码直接上手，初始化、更新、误差评估一条龙，关键代码片段也都贴出来了。比如模型参数初始化部分，能让你少踩坑：

Q = 3600 * Ah;
R0 = 0.015;
C1 = 2400;
R1 = 0.01;
C2 = 24000;
R2 = 0.02;

实验部分也比较硬核，锂电池循环放电数据直接验证，尤其在温度波动大的时候，EKF 的稳定性表现得还不错。嗯，这块对搞BMS的人蛮有参考价值。

要是你平时用Simulink、研究UKF、PF滤波的估计方法，也可以看看相关链接，资源整合得比较全面，节省你找资料的时间。

如果你在做电动汽车或储能系统的电池模型仿真，这个项目可以帮你快速理解 EKF 在 SOC 估算中的落地方式，省事又省心。