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手把手教你学Simulink--基础储能管理场景实例：基于Simulink的锂电池健康状态（SOH）在线评估仿真

一、引言：为什么做SOH在线评估？——储能系统“寿命预警”的核心

挑战：

二、核心原理：SOH的“定义-模型-评估”逻辑

1. SOH定义与量化指标

（1）容量SOH（SOHC​）

（2）内阻SOH（SOHR​）

（3）综合SOH（SOHtotal​）

2. SOH在线评估方法：基于模型参数辨识

（1）参数-老化关联模型

（2）在线辨识算法（递推最小二乘法RLS）

三、应用场景：锂电池SOH在线评估仿真

场景设定

四、Simulink建模步骤（附核心代码与模块）

1. 主电路搭建（Simscape Electrical + SOH评估模块）

2. 核心模块实现（MATLAB Function代码）

（1）SOH在线评估模块（RLS参数辨识+SOH计算）

（2）老化模型模块（循环次数→参数更新）

3. 信号流连接（核心逻辑链）

五、仿真结果与SOH评估性能分析

1. 仿真参数设置

2. 关键波形分析（SOH评估有效性验证）

（1）SOH随循环次数变化（0~100次循环）

（2）单次循环内的SOH更新（响应时间）

（3）温度补偿效果（-10℃ vs 25℃）

3. 性能指标总结

六、进阶优化方向（SOH评估深化）

1. 多参数融合评估

2. 深度学习辅助辨识

3. 梯次利用SOH分级

七、总结

附录：工具与代码清单

1. 核心代码文件

2. Simulink模型文件

3. 工具依赖