锂电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计依赖于精确的锂电池模型参数。在采用带遗忘因子的递推最小二乘法(forgetting factor recursive least square,FFRLS)对锂电池等效电路模型进行参数辨识时,迭代初始值选取不当会造成辨识...锂电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计依赖于精确的锂电池模型参数。在采用带遗忘因子的递推最小二乘法(forgetting factor recursive least square,FFRLS)对锂电池等效电路模型进行参数辨识时,迭代初始值选取不当会造成辨识精度低、收敛速度慢的问题。为此,将电路分析法与FFRLS相结合,提出基于改进初值带遗忘因子的递推最小二乘法(improved initial value-FFRLS,IIV-FFRLS)。首先,通过离线辨识得到各荷电状态点对应的等效电路模型参数并进行多项式拟合;然后,利用初始开路电压(open circuit voltage,OCV)和OCV-SOC曲线获得初始SOC,代入参数拟合函数得到初始参数;最后,将初始参数带入递推公式得到IIV-FFRLS迭代初始值。对4种锂电池工况进行参数辨识,结果表明:与传统方法相比,IIV-FFRLS的平均相对误差、收敛时间分别减小58%、23%以上;IIV-FFRLS具有更高的辨识精度与更快的收敛速度。展开更多
谐波责任划分的前提是系统谐波阻抗的精确估计。针对测量异常值和背景谐波变化造成谐波阻抗估计误差,该文将带遗忘因子的递推最小二乘法和稳健回归法结合,提出一种改进递推最小二乘的系统谐波阻抗估计方法。基于公共连接点处谐波电压和...谐波责任划分的前提是系统谐波阻抗的精确估计。针对测量异常值和背景谐波变化造成谐波阻抗估计误差,该文将带遗忘因子的递推最小二乘法和稳健回归法结合,提出一种改进递推最小二乘的系统谐波阻抗估计方法。基于公共连接点处谐波电压和谐波电流数据,利用抗差最小二乘计算残差矩阵,进一步得到自适应变化遗忘因子,引入于中国科学院大地测量与地球物理研究所Ⅲ(Institute of Geodesy and GeophysicsⅢ,IGGⅢ)稳健权函数,采用复数递推最小二乘法更新增益矩阵和协方差矩阵,并进行待估参数的更新,最终得到系统谐波阻抗。仿真和实例测试有效验证了该文所提方法的优势。展开更多
文摘谐波责任划分的前提是系统谐波阻抗的精确估计。针对测量异常值和背景谐波变化造成谐波阻抗估计误差,该文将带遗忘因子的递推最小二乘法和稳健回归法结合,提出一种改进递推最小二乘的系统谐波阻抗估计方法。基于公共连接点处谐波电压和谐波电流数据,利用抗差最小二乘计算残差矩阵,进一步得到自适应变化遗忘因子,引入于中国科学院大地测量与地球物理研究所Ⅲ(Institute of Geodesy and GeophysicsⅢ,IGGⅢ)稳健权函数,采用复数递推最小二乘法更新增益矩阵和协方差矩阵,并进行待估参数的更新,最终得到系统谐波阻抗。仿真和实例测试有效验证了该文所提方法的优势。
