基于粒子滤波与卡尔曼滤波的锂离子电池放电时间预测与使用特征研究

基于粒子滤波与卡尔曼滤波的锂离子电池放电时间预测与使用特征研究

一、研究背景与意义

锂离子电池作为现代储能系统的核心组件，其放电时间（End-of-Discharge Time, EOD）的准确预测对电池管理系统（BMS）的可靠性和安全性至关重要。传统方法（如安时积分法）易受噪声、温度漂移等因素干扰，而基于状态估计的滤波算法（粒子滤波/PF、卡尔曼滤波/KF）通过动态更新模型参数，能显著提升预测精度。

---

二、算法原理对比与适用场景

<

特性	粒子滤波（PF）	卡尔曼滤波（KF）
系统类型	非线性、非高斯	线性、高斯
核心思想	蒙特卡洛采样近似后验概率分布	最小均方误差估计
计算复杂度	高（与粒子数正相关）	低（矩阵运算）