MATLAB
实现基于物理信息神经网络（
PINN
）进行锂电池
SOC估计的详细项目实例
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锂离子电池已经成为现代能源系统的核心组件，无论是新能源汽车动力电池，还是便携式电子设备、电网侧储能系统，都高度依赖其安全稳定运行。在实际工程中，电池管理系统需要实时掌握电池健康状态与剩余电量，其中最关键的状态量之一就是荷电状态（State of Charge，SOC）。SOC反映的是当前可用电量占额定容量的比例，它既不是直接可测量的物理量，又会受到温度、倍率、老化程度、工作历史等多种因素的耦合影响。如果SOC估计不准确，轻则导致动力性能下降和续航里程预测失真，重则可能引发过充、过放甚至热失控等严重安全问题，因此构建高精度、强鲁棒性、可解释的SOC估计算法，对整个储能系统的安全性与经济性都具有关键作用。
传统SOC估计方法主要包括安时积分法、开路电压法以及基于模型的滤波与观测器方法。安时积分法实现简单，只需对电流进行积分并考虑库伦效率，就可以得到SOC ...