1.一种基于初值补偿无迹卡尔曼滤波算法的锂离子电池自适应荷电估计方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，设定等效电路模型；

步骤2，采用增广向量法处理状态初始值、未知阶次以及未知参数，通过迭代法处理噪声，更新自适应分数阶无迹卡尔曼滤波算法；

步骤2‑1)设定关于状态初始值x1(0)的变量 ε,τ＝1，2，3…为正参数；

步骤2‑2)通过增广向量法处理状态初值以及未知阶次、参数，得到系统增广方程；

所述的步骤2‑2)系统增广方程的表达公式：T T T

η(k)＝[x(k),x0(k),β(k),θ(k)]，T

式中，θ(k)＝[θ1,θ2,θ3,θ4]，w0(k‑1)，wβ(k‑1)以及wθ(k‑1)分别是有关于初始值x0(k)，分数阶次α和参数θ(k)的噪声；此外， 满足Q是系统的过程噪声协方差矩阵，Q0,Qβ,Qθ分别是关于状态初始值、未知分数阶和未知参数的噪声协方差矩阵，T为采样周期；

步骤2‑3)取σ点，通过无迹变换处理系统非线性函数；

σ点的表达公式：

式中， 是增广状态的预测值， 是基于无迹变换的增广状态的估计值， 是矩阵 的第

i行， 是一个非常小的正数，并且κ＝3‑n；

步骤2‑4)根据无迹变换，得到自适应分数阶无迹卡尔曼滤波算法的预测和更新方程；

自适应分数阶无迹卡尔曼滤波算法的预测和更新方程的表达公式：式中， 分别表示系统的测量预测、增广状态的预测值，和 表示预测误差矩阵；η(k)为关于初始值、未知阶次(i) (i)

和未知参数的增广向量，z (k|k‑1)＝h(η (k|k‑1),I(k))；

为系统测量噪声协方差矩阵，噪声协方差矩阵Qw(k‑1)满足(i) (i)

F (k‑1|k‑1)＝f(η(i)

(k‑1|k‑1),I(k‑1))，f(η (k‑1|k‑1),I(k‑1))是基于无迹变换下的系统非线性函数，Tg(η(k‑1),I(k‑1))＝[J(k‑1),β(k‑1),θ(k‑1)]，增广向量 Γ(·)是伽

(c) (m)

马函数，权重 Wi ＝Wi ,i＝1,

2,…,2n， 是包含分布先验信息的参数，对于正态分布而言， 是最优的；K(k)、和P(k|k)分别是卡尔曼增益矩阵、增广状态的估计值和估计误差矩阵；

步骤3，根据所提带有初值补偿的无迹卡尔曼滤波算法对噪声的协方差矩阵进行自适应估计，进而估计锂离子电池的SOC值；

步骤4，对于带有初值补偿的噪声自适应的分数阶无迹卡尔曼滤波算法进行锂离子电池的SOC估计，与未初值补偿、噪声协方差已知的自适应分数阶无迹卡尔曼滤波算法做对比，得到锂离子电池SOC估计的精度对比曲线。

2.根据权利要求1所述的一种基于初值补偿无迹卡尔曼滤波算法的锂离子电池自适应荷电估计方法，其特征在于，所述的步骤1中，具体方法为：步骤1‑1)选择含有一个CPE元件的模型，所述的含有一个CPE元件的模型包括理想电压源，表示开路电压OCV，以及欧姆内阻R、极化电阻R1、极化电容C1，反映电池瞬态响应；

步骤1‑2)根据G‑L差分，得到锂离子电池的离散化状态方程和输出方程。

3.根据权利要求2所述的一种基于初值补偿无迹卡尔曼滤波算法的锂离子电池自适应荷电估计方法，其特征在于，所述的步骤1‑2)中锂离子电池的系统离散化状态方程和输出方程的表达公式：z(t)＝h(x(t),I(t),θ)+v(t)，式中，

为Sigmoid函数， ws(t)为系统原过程噪声，根据等效电路模型，设参数 θ3＝R， α是分数阶次，η是库伦效率，Cb是电池标称容量，I(t)是电流，u1(t)是极化电压，C1是极化电容，z(t)是系统测量方程，w(t)是过程噪声，v(t)是测量噪声，测量方程h(x(t),I(t),θ)满足式中，b0,b1,b2,b3,b4,b5是实数。

4.根据权利要求1所述的一种基于初值补偿无迹卡尔曼滤波算法的锂离子电池自适应荷电估计方法，其特征在于，所述的步骤3中，具体方法为：步骤3‑1)基于噪声已知时带有初值补偿的自适应分数阶无迹卡尔曼滤波算法，对噪声的协方差矩阵进行自适应估计，得到自适应噪声协方差方程；

步骤3‑2)利用自适应噪声协方差方程，更新部分噪声协方差矩阵自适应时带有初值补偿的自适应分数阶无迹卡尔曼滤波算法的滤波方程；

步骤3‑3)选择不同工况下不同标称容量的锂离子电池进行实验。

5.根据权利要求4所述的一种基于初值补偿无迹卡尔曼滤波算法的锂离子电池自适应荷电估计方法，其特征在于，所述的步骤3‑1)自适应噪声协方差方程的表达公式：式中， 是 的估计值，有关

是Qw(k‑1)的估计值，有关 并且 满足：式中，P11(k|k)和P11(k‑j|k‑j)分别是P(k|k)和P(k‑j|k‑j)的第一行到第二行和第一列到第二列形成的矩阵，x(k)是η(k)的前两行， K1(k)∈

2 4

R，K2(k)∈R，K3(k)∈R，K4(k)∈R，，

6.根据权利要求4所述的一种基于初值补偿无迹卡尔曼滤波算法的锂离子电池自适应荷电估计方法，其特征在于，所述的步骤3‑2)部分更新方程的表达公式：