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基于ALA的锂离子电池ESP模型参数辨识
1
作者
荆志豪
周忠凯
《电源技术》
北大核心
2025年第10期2080-2087,共8页
锂离子电池的电化学模型是目前精度最高的模型,然而当前电化学模型参数辨识面临着参数维度较高以及复杂性强的困难。针对锂离子电池扩展单粒子模型(ESPM)的参数辨识,提出了一种基于人工旅鼠算法(ALA)的多时间尺度参数分组辨识方法。该...
锂离子电池的电化学模型是目前精度最高的模型,然而当前电化学模型参数辨识面临着参数维度较高以及复杂性强的困难。针对锂离子电池扩展单粒子模型(ESPM)的参数辨识,提出了一种基于人工旅鼠算法(ALA)的多时间尺度参数分组辨识方法。该方法通过将模型参数按照不同时间尺度分组,然后结合不同实验工况分组依次辨识,减少了参数空间维度,简化了参数辨识步骤。实验结果表明该方法参数辨识结果的平均绝对百分误差可以达到0.5%以下,结合ALA算法后可进一步降至0.25%。
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关键词
锂离子电池
扩展单粒子模型
参数辨识
人工旅鼠算法
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职称材料
题名
基于ALA的锂离子电池ESP模型参数辨识
1
作者
荆志豪
周忠凯
机构
青岛大学自动化学院
出处
《电源技术》
北大核心
2025年第10期2080-2087,共8页
基金
国家自然科学基金青年项目(No.62303254)
山东省高校青年创新团队计划(No.2024KJH074)。
文摘
锂离子电池的电化学模型是目前精度最高的模型,然而当前电化学模型参数辨识面临着参数维度较高以及复杂性强的困难。针对锂离子电池扩展单粒子模型(ESPM)的参数辨识,提出了一种基于人工旅鼠算法(ALA)的多时间尺度参数分组辨识方法。该方法通过将模型参数按照不同时间尺度分组,然后结合不同实验工况分组依次辨识,减少了参数空间维度,简化了参数辨识步骤。实验结果表明该方法参数辨识结果的平均绝对百分误差可以达到0.5%以下,结合ALA算法后可进一步降至0.25%。
关键词
锂离子电池
扩展单粒子模型
参数辨识
人工旅鼠算法
Keywords
lithium-ion battery
extended single-particle model
parameter identification
artificial lemming algorithm
分类号
TM [电气工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于ALA的锂离子电池ESP模型参数辨识
荆志豪
周忠凯
《电源技术》
北大核心
2025
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