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一种变增益自适应滑模观测器在锂电池SOC估算中的应用 被引量:1
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作者 孙坚 高超 毕宇豪 《热力发电》 北大核心 2025年第3期51-58,共8页
锂离子电池动态模型具有典型的非线性和不确定性,其荷电状态(state of charge,SOC)的估算精度直接影响电池管理系统(battery management system,BMS)的监测与控制效果。为提高锂离子电池SOC的估算精度,提出一种基于变增益的自适应滑模... 锂离子电池动态模型具有典型的非线性和不确定性,其荷电状态(state of charge,SOC)的估算精度直接影响电池管理系统(battery management system,BMS)的监测与控制效果。为提高锂离子电池SOC的估算精度,提出一种基于变增益的自适应滑模观测器的锂离子电池SOC估算模型,该方法利用滑模观测器的鲁棒性,以二阶RC等效电路模型为基础,在传统滑模面上引入积分项,同时采用梯度下降规则增益自适应,减小观测器抖振同时提高SOC的预测精度与系统的鲁棒性,并通过李亚普洛夫稳定性理论证明了所提方法的稳定性;最后,在动态压力测设(dynamic stress test,DST)和联邦城市运行(federal urban driving schedule,FUDS)工况下对所提方法与滑模观测器(sliding mode observe,SMO)方法进行了对比验证,所提方法在估算上具有更小的抖动与较高的估算精度且具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 荷电状态 滑模观测器 增益自适应
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基于BP-DCKF-LSTM的锂离子电池SOC估计 被引量:1
2
作者 张宇 李维嘉 吴铁洲 《电源技术》 北大核心 2025年第1期155-166,共12页
电池荷电状态(SOC)的准确估计是电池管理系统(BMS)的核心功能之一。为了提高锂电池SOC估算精度,提出了一种将反向传播神经网络(BP)、双容积卡尔曼滤波(DCKF)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的SOC估计方法。针对多温度条件下传统多项... 电池荷电状态(SOC)的准确估计是电池管理系统(BMS)的核心功能之一。为了提高锂电池SOC估算精度,提出了一种将反向传播神经网络(BP)、双容积卡尔曼滤波(DCKF)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的SOC估计方法。针对多温度条件下传统多项式拟合法在拟合开路电压(OCV)与SOC时效果较差的问题,提出了一种基于BP神经网络的拟合方法,通过验证表明该方法能有效提高拟合精度。针对单独使用模型法或数据驱动法估计SOC各自存在的优缺点,提出了一种将DCKF与LSTM相结合的估计方法,在提高估计精度的同时,可以减少参数调节时间和训练成本。实验验证表明,BP-DCKF-LSTM算法的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别小于0.5%和0.4%,具有较高的SOC估算精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 荷电状态 反向传播神经网络 双容积卡尔曼滤波 长短期记忆神经网络
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考虑SOC均衡的分布式储能电流分配策略研究 被引量:1
3
作者 王嘉梅 罗沁 +1 位作者 黄璇 刘志灿 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第1期185-194,共10页
在孤岛直流微电网系统中,线路阻抗不匹配会影响各线路的电流分配精度和荷电状态(state of charge,SOC)均衡效果。同时,由于采用下垂控制,虚拟阻抗的存在也会导致直流母线电压下降。针对以上问题,提出了一种基于自适应虚拟阻抗的SOC均衡... 在孤岛直流微电网系统中,线路阻抗不匹配会影响各线路的电流分配精度和荷电状态(state of charge,SOC)均衡效果。同时,由于采用下垂控制,虚拟阻抗的存在也会导致直流母线电压下降。针对以上问题,提出了一种基于自适应虚拟阻抗的SOC均衡控制策略。该策略考虑了不同容量的分布式储能单元(distributed energy storage units,DESUs),并设计了交互DESUs邻居单元SOC均衡差异信息的收敛因子,以加快SOC均衡速度。利用结合多种系统状态信息的状态因子,通过单补偿环节即可实现输出电流的精准分配以及母线电压的恢复。使用改进后的动态平均一致性算法获取系统全局平均状态信息估计值。最后,在Matlab/Simulink仿真软件中搭建了4种工况模型,验证了所提控制策略的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 直流微电网 荷电状态 虚拟阻抗 电流分配 电压恢复
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带状态检测机制的ELM-UKF算法估计锂电池SOC策略
4
作者 谈发明 赵俊杰 《汽车技术》 北大核心 2025年第2期46-54,共9页
为解决无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对锂电池荷电状态(SOC)估计精度不高的问题,结合极限学习机(ELM)与UKF间的互补优势,提出了一种带状态检测机制的ELM-UKF组合算法估计锂电池SOC。首先,算法利用UKF估计电池SOC的相关滤波数据作为样本集训练... 为解决无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对锂电池荷电状态(SOC)估计精度不高的问题,结合极限学习机(ELM)与UKF间的互补优势,提出了一种带状态检测机制的ELM-UKF组合算法估计锂电池SOC。首先,算法利用UKF估计电池SOC的相关滤波数据作为样本集训练ELM模型,将训练成功的ELM模型用于在线补偿UKF的SOC估计误差,进而实现估计偏差的实时修正;其次,算法针对ELM模型预测输出设计了状态检测机制,以此减小ELM模型预测输出过拟合对SOC估计波形平滑度的影响。试验结果表明,相较于单一类型的算法,所提出的组合算法具有良好的鲁棒性和泛化性,能有效提升锂电池SOC的估计效果。 展开更多
关键词 荷电状态 无迹卡尔曼滤波 极限学习机 状态检测 精度
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基于DAUKF的锂离子电池SOC和SOE估算
5
作者 朱锦 李珊珊 张阿香 《电池》 北大核心 2025年第3期456-462,共7页
电荷状态(SOC)和能量状态(SOE)估算有助于延长锂离子电池的电池寿命和确保系统可靠性。提出一种双自适应无迹卡尔曼滤波(DAUKF)算法,同时估算SOC和SOE,在动态应力测试(DST)动态驾驶曲线、US06动态驾驶曲线和联邦城市驾驶时间表(FUDS)动... 电荷状态(SOC)和能量状态(SOE)估算有助于延长锂离子电池的电池寿命和确保系统可靠性。提出一种双自适应无迹卡尔曼滤波(DAUKF)算法,同时估算SOC和SOE,在动态应力测试(DST)动态驾驶曲线、US06动态驾驶曲线和联邦城市驾驶时间表(FUDS)动态驾驶曲线下,进行验证。DAUKF算法能准确估算SOC和SOE,SOC的均方根误差(RMSE)分别为0.07%、0.29%和0.31%,SOE的RMSE分别为0.07%、0.30%和0.31%。与自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法相比,DAUKF算法在估计精度上表现更优。 展开更多
关键词 锂离子电池 双自适应无迹卡尔曼滤波(DAUKF)算法 状态估计 电荷状态(soc) 能量状态(SOE)
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孤岛直流微电网分布式储能单元SOC均衡下垂控制策略研究
6
作者 武小兰 杨永智 +3 位作者 白志峰 郭海长 郭桂芳 张锦华 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第8期3160-3169,共10页
针对孤岛直流微电网中分布式储能单元荷电状态(SOC)的不一致性可能导致储能单元功率分配不准确和SOC失衡,从而降低电池寿命的问题,提出了一种基于电压补偿的孤岛直流微电网分布式储能单元SOC均衡下垂控制策略。该策略的控制结构分为主... 针对孤岛直流微电网中分布式储能单元荷电状态(SOC)的不一致性可能导致储能单元功率分配不准确和SOC失衡,从而降低电池寿命的问题,提出了一种基于电压补偿的孤岛直流微电网分布式储能单元SOC均衡下垂控制策略。该策略的控制结构分为主控制层和二次控制层。主控制层通过下垂控制实现电压稳定的基本功能,二次控制层引入电压补偿项,该补偿项由带均衡调节的反正切函数得到,旨在使电池的荷电状态和容量实现精确的电流共享,最终使各电池的SOC逐步收敛至平均值,并使输出电压的平均值与微电网标称电压一致。仿真和实验结果表明,该策略具有控制结构简单、通信负担小的优点,有效提高了储能单元的SOC均衡精度,同时避免了储能单元的过充与过放。 展开更多
关键词 直流微电网 分布式储能 下垂控制 电压补偿 荷电状态
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基于退化注入场路耦合模型的锂电池SOC估计方法
7
作者 孙博 林桐疏 +4 位作者 吴泽豫 钱诚 潘俊林 周乐阳 董珂鸣 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第10期3270-3277,共8页
针对目前荷电状态(state of charge,SOC)估计方法考虑温度与退化共同影响及其关联耦合关系较少,导致电池性能退化后的模型表征不完善、SOC估计精度不足的问题,提出一种基于退化注入场路耦合模型的锂电池SOC估计方法,以实现全寿命周期下... 针对目前荷电状态(state of charge,SOC)估计方法考虑温度与退化共同影响及其关联耦合关系较少,导致电池性能退化后的模型表征不完善、SOC估计精度不足的问题,提出一种基于退化注入场路耦合模型的锂电池SOC估计方法,以实现全寿命周期下SOC的准确估计。首先建立等效电路模型与多物理场模型耦合的场路耦合模型,刻画温度的影响;进而使用离线参数辨识方法将温度、退化等因素注入等效电路模型参数中;最终建立代理模型提高计算效率,实现在线SOC估计。案例验证结果表明,在锂电池经过长时间运行发生退化后,相比于其他方法,所提方法的估计结果具有更平稳的曲线和更高的精度。 展开更多
关键词 锂电池 荷电状态估计 场路耦合模型 退化注入 代理模型
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考虑实际退役电池常用SOC范围的SOH预测
8
作者 杜燕 陶骁 +3 位作者 苏建徽 李金中 谢毓广 朱轲 《太阳能学报》 北大核心 2025年第2期99-105,共7页
针对退役电池老化程度较高,在动力电池上采用的健康特征无法满足退役电池实际工作时的荷电状态(SOC)的范围的问题,提出在退役电池实际使用时SOC的主要分布范围内获取电池充电数据,通过获取的数据预测SOH,提升算法运用的实用性。在此基础... 针对退役电池老化程度较高,在动力电池上采用的健康特征无法满足退役电池实际工作时的荷电状态(SOC)的范围的问题,提出在退役电池实际使用时SOC的主要分布范围内获取电池充电数据,通过获取的数据预测SOH,提升算法运用的实用性。在此基础上,针对传统SOH估计算法提取能反映电池老化特性的特征较困难,且无法完全利用数据的问题,提出利用一维深度卷积神经网络(CNN)提取电池特征,再将特征输入到长短期神经网络(LSTM)中预测SOH。利用美国国家航空航天局(NASA)锂离子电池随机数据集对算法进行验证,该方法能采取较少的电池片段来实现准确的SOH估算,且相较于传统的SOH算法,更能贴合退役电池实际使用需求。 展开更多
关键词 退役电池 电池健康状态 电池荷电状态 卷积神经网络 长短期神经网络 充电数据片段
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基于STHF算法估计锂离子电池的SOC
9
作者 王慧 刘小斐 张巍 《电池》 北大核心 2025年第4期784-789,共6页
为提高锂离子电池荷电状态(SOC)估计的准确性,改善H无穷滤波(HF)算法在跟踪状态突然变化时的性能,结合HF算法和强跟踪滤波(ST),提出STHF组合算法。该算法在HF算法的基础上引入渐消因子,增加估计残差序列中的相关信息,为参数的变化提供... 为提高锂离子电池荷电状态(SOC)估计的准确性,改善H无穷滤波(HF)算法在跟踪状态突然变化时的性能,结合HF算法和强跟踪滤波(ST),提出STHF组合算法。该算法在HF算法的基础上引入渐消因子,增加估计残差序列中的相关信息,为参数的变化提供高鲁棒性。在动态应力测试(DST)、间歇放电条件下,STHF算法估计SOC的误差分别为-2.1%~-1.8%和±0.2%,均优于HF算法,表明了该算法的优越性。 展开更多
关键词 锂离子电池 H无穷滤波(HF)算法 强跟踪滤波(ST) 荷电状态(soc)估计
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基于变调节因子的多储能SoC均衡策略
10
作者 陈景文 刘嘉欣 张文倩 《电测与仪表》 北大核心 2025年第7期140-147,共8页
针对微电网多储能单元因荷电状态、额定容量和线路阻抗差异导致部分储能单元过充过放,影响其使用寿命进而使微网稳定性调节能力变差的问题,提出一种基于变调节因子的多储能荷电状态(state of charge,SoC)均衡策略,通过反余切函数将下垂... 针对微电网多储能单元因荷电状态、额定容量和线路阻抗差异导致部分储能单元过充过放,影响其使用寿命进而使微网稳定性调节能力变差的问题,提出一种基于变调节因子的多储能荷电状态(state of charge,SoC)均衡策略,通过反余切函数将下垂系数与SoC、额定容量关联,并引入虚拟压降补偿环节,实现多组储能单元间SoC均衡。在此基础上设计变调节因子,提高SoC均衡速度。仿真结果验证了所提策略能实现多组储能单元间SoC均衡,有效提升SoC均衡速度,并消除线路阻抗对SoC均衡及电流分配精度的影响。 展开更多
关键词 储能单元 荷电状态 变调节因子 反余切函数
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基于IFFRLS-IMMUKF的商用车磷酸铁锂电池SOC估算
11
作者 吴华伟 何成泽 +3 位作者 洪强 周小高 李明金 顾亚娟 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第10期3996-4008,共13页
荷电状态(SOC)作为电动汽车剩余容量的表征参数,它的准确预估可以保障电动汽车的安全可靠性。针对复杂环境下电池SOC难以精确估算的问题,本工作基于动力电池特性构建了等效电路模型,并对电池模型状态方程进行了离散化的推演,在获得离散... 荷电状态(SOC)作为电动汽车剩余容量的表征参数,它的准确预估可以保障电动汽车的安全可靠性。针对复杂环境下电池SOC难以精确估算的问题,本工作基于动力电池特性构建了等效电路模型,并对电池模型状态方程进行了离散化的推演,在获得离散化状态方程的基础上,将金豺优化算法与遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)相结合提出了改进遗忘递推最小二乘法对电池模型进行了参数辨识。同时,联合交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMMUKF)算法对电池SOC进行估算,并在对常温和高温条件下的动态应力(DST)和联邦城市驾驶工况(FUDS)进行试验验证。结果表明,基于IFFRLS-IMMUKF的锂电池SOC估算方法,其平均绝对值误差在0.8%之内,对磷酸铁锂电池有较高的SOC估算精度。 展开更多
关键词 金豺优化算法 遗忘因子递推最小二乘法 交互式多模型无迹卡尔曼滤波 荷电状态
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自适应渐消并行扩展H_(∞)滤波SoC估计
12
作者 钱伟 王亚丰 +1 位作者 郭向伟 赵大中 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第2期136-145,共10页
锂电池荷电状态(SoC)的高精度估算是新能源电动汽车能量管理及稳定运行的重要依据。针对SoC估计,提出一种自适应渐消并行扩展H_(∞)滤波(AFPE_HIF)估计方法。首先,建立双极化(DP)等效电路模型;其次,建立自适应渐消扩展H_(∞)滤波(AFE_H... 锂电池荷电状态(SoC)的高精度估算是新能源电动汽车能量管理及稳定运行的重要依据。针对SoC估计,提出一种自适应渐消并行扩展H_(∞)滤波(AFPE_HIF)估计方法。首先,建立双极化(DP)等效电路模型;其次,建立自适应渐消扩展H_(∞)滤波(AFE_HIF)算法。通过设计新型衰减因子对误差协方差自适应更新,降低旧数据对SoC估计的影响,提高传统扩展H_(∞)滤波(E_HIF)的跟踪速度及估计精度;最后,基于并行运算的思想,提出AFPE_HIF算法,减小自适应渐消扩展H_(∞)滤波算法的运算量。实验结果表明,本文所提AFPE_HIF算法平均绝对误差为0.449 9%,均方根误差为0.710 3%,相比于传统EKF、E_HIF及同类型改进H_(∞)滤波算法具有更高的估计精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 锂电池 荷电状态 双极化模型 衰减因子 自适应渐消扩展H_(∞)滤波 并行运算
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基于AFFRLS-MIAUKF算法的锂离子电池SOC估算
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作者 王君瑞 李进 +1 位作者 季长江 谭露 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期7-14,共8页
在锂离子电池荷电状态(SOC)估算过程中,建立合适的模型是第一步,模型中参数的辨识精度对估算SOC至关重要。为提高锂离子电池SOC的估算精度,提出一种基于自适应遗忘因子递推最小二乘(AFFRLS)与多新息自适应无迹卡尔曼滤波(MIAUKF)相结合... 在锂离子电池荷电状态(SOC)估算过程中,建立合适的模型是第一步,模型中参数的辨识精度对估算SOC至关重要。为提高锂离子电池SOC的估算精度,提出一种基于自适应遗忘因子递推最小二乘(AFFRLS)与多新息自适应无迹卡尔曼滤波(MIAUKF)相结合的算法来估算电池SOC。以三元锂电池为实验对象,建立二阶RC等效电路模型,采用离线辨识和自适应遗忘因子递推最小二乘两种方法实现模型参数的辨识。在复合脉冲功率特性实验(HPPC)工况下,使用AFFRLS-MIAUKF算法对锂离子电池SOC进行估算,并与离线辨识MIAUKF算法和UKF算法相对比。实验结果表明,AFFRLS-MIAUKF算法具有更高的精度,平均误差能保持在0.5%以内。 展开更多
关键词 锂离子电池 电池荷电状态估算 无迹卡尔曼滤波 自适应遗忘因子递推最小二乘 多新息理论 等效电路模型
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基于阻容参数滤波优化UKF的锂电池SOC估计 被引量:1
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作者 胡劲 赵靖英 +1 位作者 姚帅亮 张文煜 《电源学报》 北大核心 2025年第2期247-255,共9页
锂电池荷电状态SOC(state-of-charge)的快速精确估计,对电池管理系统至关重要。针对卡尔曼滤波算法估计锂电池SOC时阻容参数缺乏合理约束的问题,提出1种阻容参数滤波优化方法,结合无迹卡尔曼滤波UKF(unscented Kalman filter)实现锂电池... 锂电池荷电状态SOC(state-of-charge)的快速精确估计,对电池管理系统至关重要。针对卡尔曼滤波算法估计锂电池SOC时阻容参数缺乏合理约束的问题,提出1种阻容参数滤波优化方法,结合无迹卡尔曼滤波UKF(unscented Kalman filter)实现锂电池SOC估计的快速精确收敛。首先,结合多项式建立锂电池等效电路模型;然后,利用带遗忘因子的递推最小二乘法获取时变和时不变的模型阻容参数,通过设置卡尔曼增益阈值,建立阻容参数滤波关系式,提出阻容参数滤波优化无迹卡尔曼滤波算法,估计锂电池SOC;最后,设计混合功率脉冲特性实验、间歇恒流放电实验和动应力测试实验,验证设计方法的收敛性和鲁棒性,SOC最大估计误差低于1.0%,并给出增益阈值参考范围。 展开更多
关键词 锂电池 荷电状态 阻容参数 无迹卡尔曼滤波
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基于静态EIS模型的锂离子电池SOC估计 被引量:1
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作者 朱一昕 吴昊 +1 位作者 黎莞伟 刘宇凡 《电池》 北大核心 2025年第2期267-272,共6页
针对传统估算方法难以确定合适的等效模型结构导致误差较大的问题,提出基于静态电化学阻抗谱(EIS)确定电池模型的方法。对EIS进行分段分析,选择合适的分数二阶模型,利用分数降阶理论和带遗忘因子的递归最小二乘法进行参数辨识。为解决... 针对传统估算方法难以确定合适的等效模型结构导致误差较大的问题,提出基于静态电化学阻抗谱(EIS)确定电池模型的方法。对EIS进行分段分析,选择合适的分数二阶模型,利用分数降阶理论和带遗忘因子的递归最小二乘法进行参数辨识。为解决扩展卡尔曼滤波(EKF)算法线性化后估计误差较大的问题,引入粒子滤波算法,根据上一时刻的观测数据计算粒子均值和协方差,进行本时刻的状态估计和粒子更新。根据混合功率脉冲特性(HPPC)测试的电池放电数据,对比所提算法与传统整数二阶模型。采用分数阶模型的误差均值、误差最大值分别仅为整数阶模型的46.88%、3.75%。 展开更多
关键词 电化学阻抗谱(EIS) 分数阶模型 锂离子电池 荷电状态(soc) 扩展卡尔曼滤波(EKF)算法
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粒子群约束下的多胞空间滤波及其在锂电池SOC估计中的应用
16
作者 霍雷霆 王子赟 王艳 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第9期3385-3394,共10页
荷电状态是衡量锂离子电池剩余电量的关键指标,其准确估计对电池管理系统至关重要。该文提出了一种粒子群约束下的多胞空间滤波算法,用于解决系统存在未知但有界噪声时的状态估计问题。该算法能够准确检测并重新映射异常粒子,从而确保... 荷电状态是衡量锂离子电池剩余电量的关键指标,其准确估计对电池管理系统至关重要。该文提出了一种粒子群约束下的多胞空间滤波算法,用于解决系统存在未知但有界噪声时的状态估计问题。该算法能够准确检测并重新映射异常粒子,从而确保搜索过程的稳定性。通过采用法向量缩放的方法调整超平面位置,将粒子群限制在多胞搜索空间区域内,以优化状态估计的效率。该粒子群优化算法具备良好的适应性,能够有效减少估计冗余并增强鲁棒性,尤其适用于高维系统。将该算法应用于锂离子电池荷电状态分析的实验结果表明,该算法能够对锂离子电池荷电状态变化情况进行有效估计。 展开更多
关键词 状态估计 多胞空间 粒子群 滤波 荷电状态
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基于EKF-HInformer模型估计汽车动力电池的SOC&SOH 被引量:1
17
作者 彭自然 杨肖阳 肖伸平 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第3期21-33,共13页
针对传统模型荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)估计精度低、鲁棒性差的问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)和深度学习模型Informer改进优化的估计模型EKF-HInformer,实现电动汽车动力电池SOC与SOH的实时精准估计。首先,运用EKF算法归一... 针对传统模型荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)估计精度低、鲁棒性差的问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)和深度学习模型Informer改进优化的估计模型EKF-HInformer,实现电动汽车动力电池SOC与SOH的实时精准估计。首先,运用EKF算法归一化整理电池实时数据,并通过调整自适应增益因子减少噪声波动,提高EKF数据滤波处理的性能。然后,运用Informer网络模型对归一化后的电池数据进行智能估计。为减少Informer模型离群点或异常值所导致的注意力权重偏差问题,采用Hampel算法对Informer进行优化,提高多头概率稀疏自注意力机制特征学习的能力。最后,把滤波整理后的数据输入到HInformer网络中估算实时的SOC和SOH。采用牛津大学与马里兰大学的电池数据集进行实验验证,结果显示SOC与SOH估计精度均超99.5%,均方根误差(RMSE)小于1%,最大绝对误差(MAXE)小于0.5%。相比传统Informer、Transformer和长短期记忆(LSTM)模型,该模型估计SOC和SOH的速度更快、准确度更高,展现出优越的鲁棒性和泛化能力。 展开更多
关键词 动力电池 荷电状态 健康状态 自适应增益因子 扩展卡尔曼滤波 Hampel优化算法 INFORMER
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考虑SOC和δ影响的风储协同一次调频控制研究
18
作者 柴秀慧 车任达 +1 位作者 王晓寰 张纯江 《电源学报》 北大核心 2025年第4期210-219,共10页
为解决高渗透率区域电网存在转动惯量降低、系统调频能力下降、频率稳定性降低等问题,在储能调频的基础上,增加风电机组调频控制,通过分析风电渗透率δ对系统的影响,从减小电池损耗、延长储能寿命的角度出发,提出1种考虑荷电状态SOC(sta... 为解决高渗透率区域电网存在转动惯量降低、系统调频能力下降、频率稳定性降低等问题,在储能调频的基础上,增加风电机组调频控制,通过分析风电渗透率δ对系统的影响,从减小电池损耗、延长储能寿命的角度出发,提出1种考虑荷电状态SOC(state-of-charge)和δ影响的自适应风储协同一次调频控制PFRC(primary frequency regulation control)策略。该控制策略由考虑SOC和调频死区的储能自适应PFRC和考虑δ的风电自适应PFRC策略协同配合,能够有效提高系统稳定性和电网调频效果。在阶跃扰动下频率的跌落最低点由0.33变为0.07,连续负荷扰动下所提控制策略与单一储能调频相比,频率质量由3.966变为1.676,SOC质量由0.06407变为0.01648,储能SOC变化更加平缓,能够节省储能容量的配置,减小储能单元的损耗,相对于单一储能调频能够达到更好的调频效果,维持系统稳定运行。最后通过在MATLAB/Simulink中搭建区域电网模型,验证控制策略的有效性。 展开更多
关键词 储能 风电 一次调频 自适应协同控制 下垂特性 荷电状态
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基于多算法融合的动力电池SOC估计
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作者 王志福 张顺顺 +2 位作者 罗崴 闫愿 李仁杰 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第24期10294-10303,共10页
精确预测动力电池的荷电状态(state of charge, SOC)是电池管理系统(battery management system, BMS)的关键技术,对动力电池的性能和安全具有重要意义。但电池在采集数据的环节会产生噪声从而影响动力电池SOC估计精度,所以提出一种基... 精确预测动力电池的荷电状态(state of charge, SOC)是电池管理系统(battery management system, BMS)的关键技术,对动力电池的性能和安全具有重要意义。但电池在采集数据的环节会产生噪声从而影响动力电池SOC估计精度,所以提出一种基于粒子群优化深度置信网络和自适应扩展卡尔曼/自适应H_(∞)滤波(particle swarm optimization and deep belief network and adaptive extended Kalman filter/adaptive H-infinite filtering fusion, PSO-DBN-AEKF/AHIFF)相融合的电池SOC估计方法。首先,用粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)对深度置信网络(deep belief network, DBN)加以改进得到粒子群优化深度置信网络(particle swarm optimization and deep belief network, PSO-DBN)进行SOC估计,以避免局部最优问题同时提高计算速率。然后,针对电池数据噪声的问题,通过自适应扩展卡尔曼滤波(adaptive extended Kalman filter, AEKF)来减少白噪声的影响,使用自适应H_(∞)滤波(adaptive H-infinite filtering fusion, AHIFF)来减少有色噪声的影响,并使用SOC融合估计器实现不同噪声情况下的最优估计策略。实验结果表明:PSO-DBN-AEKF/AHIFF融合算法相较于传统算法在高斯白噪声、有色噪声干扰下的SOC估计结果具有更高的预测精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 动力电池 荷电状态(soc) 融合算法 有色噪声
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基于扩展卡尔曼滤波的钠离子电池SOC估计 被引量:2
20
作者 张福建 赵席 +1 位作者 郑新月 邓富金 《电池》 北大核心 2025年第1期99-103,共5页
精确估计荷电状态(SOC)对于钠离子电池的合理使用至关重要。以18650型钠离子电池作为研究对象,在实验室钠离子电池阶段放电实验数据基础上,建立二阶RC等效电路模型,利用PyCharm软件进行SOC曲线仿真,对比扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计的SO... 精确估计荷电状态(SOC)对于钠离子电池的合理使用至关重要。以18650型钠离子电池作为研究对象,在实验室钠离子电池阶段放电实验数据基础上,建立二阶RC等效电路模型,利用PyCharm软件进行SOC曲线仿真,对比扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计的SOC曲线与实际曲线,验证算法的有效性和鲁棒性。增加补偿电压后,EKF算法能较好地估计电池的SOC,平均误差为1.79%,整体模型精度优于标准卡尔曼滤波算法,且最大误差减少了1.6个百分点,同时针对不同SOC初值具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 钠离子电池 扩展卡尔曼滤波(EKF)算法 二阶RC等效电路 荷电状态(soc) 补偿电压
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