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基于灰色扩展卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估算 被引量:41
1
作者 潘海鸿 吕治强 +1 位作者 李君子 陈琳 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第21期1-8,共8页
准确估算电池荷电状态(SOC)是电池管理系统的核心技术之一。为提高扩展卡尔曼滤波(EKF)估算电池SOC精度,将灰色预测模型(GM)和EKF融合,构建灰色扩展卡尔曼滤波(GM-EKF)算法用于电池SOC估算。该算法首先用GM(1,1)替代EKF算法中Jacobian矩... 准确估算电池荷电状态(SOC)是电池管理系统的核心技术之一。为提高扩展卡尔曼滤波(EKF)估算电池SOC精度,将灰色预测模型(GM)和EKF融合,构建灰色扩展卡尔曼滤波(GM-EKF)算法用于电池SOC估算。该算法首先用GM(1,1)替代EKF算法中Jacobian矩阵,对当前时刻电池系统状态预测,即实现系统状态先验估算;再通过观测值对系统状态进行更新和修正,获得后验估算值,实现对电池SOC的估算;最后在自主搭建的电池实验平台上对电池进行模拟工况放电实验。实验结果表明,GM-EKF算法相比EKF算法,估算电池SOC具有更高的精度,估算误差不超过±0.005。研究结果对电池管理系统估算电池SOC具有现实指导意义。 展开更多
关键词 锂离子电池 电池荷电状态 灰色预测模型 扩展卡尔曼滤波
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基于相关向量机的蓄电池荷电状态预测 被引量:10
2
作者 高向阳 张骏 宁宁 《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2010年第12期1273-1275,共3页
针对蓄电池荷电状态预测模型复杂以及预测精度不高的问题,提出了基于相关向量机的预测方法。建立了以径向基函数为核函数的多元线性预测模型,选择测量电压、测量电流和表面温度为模型输入,给出了数据预处理方法和权重学习算法。通过调... 针对蓄电池荷电状态预测模型复杂以及预测精度不高的问题,提出了基于相关向量机的预测方法。建立了以径向基函数为核函数的多元线性预测模型,选择测量电压、测量电流和表面温度为模型输入,给出了数据预处理方法和权重学习算法。通过调解模型权重的先验分布来控制预测模型的复杂度;基于贝叶斯框架对不确定因素进行管理。同支持向量机相比,具有预测精度高,预测模型更加稀疏等优点。 展开更多
关键词 电池荷电状态 相关向量机 回归分析 贝叶斯理论
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基于Peukert方程的动力电池荷电状态卡尔曼滤波估计算法 被引量:4
3
作者 李波 赵又群 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期848-851,共4页
电池荷电状态(SOC)受到温度、电流、循环寿命等因素的影响,Peukert方程是一种很好的计算电池容量方法.传统Peukert方程没有考虑温度的影响,而温度变化会导致Peukert方程常数n和K的变化.因此,建立了基于温度和电流变化的Peukert方程,... 电池荷电状态(SOC)受到温度、电流、循环寿命等因素的影响,Peukert方程是一种很好的计算电池容量方法.传统Peukert方程没有考虑温度的影响,而温度变化会导致Peukert方程常数n和K的变化.因此,建立了基于温度和电流变化的Peukert方程,利用安时法和复合电化学模型建立电池模型状态方程和测量方程,采用扩展卡尔曼算法实现电池荷电状态动态估算.结果显示,基于温度修正Peukert方程的镍氢电池荷电状态估计算法精度比传统安时法提高7%~8%. 展开更多
关键词 电池荷电状态 Peukert方程 扩展卡尔曼算法 温度
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安时-卡尔曼交叉运行的电池荷电状态估算策略及其微控制器在环验证 被引量:2
4
作者 罗勇 阚英哲 +3 位作者 祝传美 赵小帅 祁朋伟 龙克俊 《高技术通讯》 北大核心 2017年第6期559-566,共8页
为了提高电池管理系统(BMS)的性能,研究了电池荷电状态(SOC)的估算方法,并根据SOC估算算法精度和系统实时性要求,提出了安时(AH)积分算法-卡尔曼(Kalman)算法(AH-Kalman)交叉运行的SOC估算策略。该策略用开路电压(OCV)法确定SOC初值,以... 为了提高电池管理系统(BMS)的性能,研究了电池荷电状态(SOC)的估算方法,并根据SOC估算算法精度和系统实时性要求,提出了安时(AH)积分算法-卡尔曼(Kalman)算法(AH-Kalman)交叉运行的SOC估算策略。该策略用开路电压(OCV)法确定SOC初值,以实时性较强的AH积分法为主,采用间歇运行的Kalman滤波法修正安时计量法积分误差。建立了系统仿真模型,验证了卡尔曼滤波算法对安时积分法积累误差的修正作用。将控制算法生成C代码下载到目标控制器,搭建微控制器在环测试验证(PILS)平台,进行了与传统卡尔曼滤波算法的复杂度对比分析。结果表明,所提出AHKalman交叉运行的SOC估算策略在保证了SOC估算精度的同时也具有较好的实时性,便于实际应用。 展开更多
关键词 电池荷电状态(SOC)估算算法 微控制器在环测试 c代码生成 卡尔曼滤波法
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基于CMAC神经网络的电池荷电状态估计
5
作者 汤哲 刘万臣 郑果 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第14期200-201,204,共3页
现有电池荷电状态(SOC)估计方法所需训练和学习时间较长,很难满足动力电池的实时性要求。为解决该问题,利用小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络对电池SOC进行评估,CMAC神经网络具有学习算法简单和逼近任意非线性函数的能力。对镍氢电池... 现有电池荷电状态(SOC)估计方法所需训练和学习时间较长,很难满足动力电池的实时性要求。为解决该问题,利用小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络对电池SOC进行评估,CMAC神经网络具有学习算法简单和逼近任意非线性函数的能力。对镍氢电池的模拟测试结果表明,与反向传播神经网络相比,CMAC神经网络的学习和收敛速度较快,能实时估计出电池SOC,并使估计误差在可接受范围内。 展开更多
关键词 小脑模型关节控制器 神经网络 电池荷电状态 嵌入式系统
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基于电化学阻抗谱的退役动力电池荷电状态和健康状态快速预测 被引量:38
6
作者 骆凡 黄海宏 王海欣 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期172-180,共9页
针对现阶段检测退役动力电池健康状态存在的耗时长、精度低和能耗大等问题,提出了一种基于电化学阻抗谱(EIS)的电池荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)的快速预测方法。通过对退役磷酸铁锂动力电池在不同SOH、不同SOC和不同温度下的EIS测试... 针对现阶段检测退役动力电池健康状态存在的耗时长、精度低和能耗大等问题,提出了一种基于电化学阻抗谱(EIS)的电池荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)的快速预测方法。通过对退役磷酸铁锂动力电池在不同SOH、不同SOC和不同温度下的EIS测试和分析,建立了EIS等效电路模型。然后,利用常相位元件参数与退役动力电池SOC和SOH之间的关系,建立数学模型,实现对退役动力电池SOC和SOH的快速估计。验证实验表明,利用这种方法,可以大大减少测试时间至20min以内、节约能源以及实现对未知荷电状态和健康状态的电池的快速估计,预测误差在4%以内。 展开更多
关键词 退役动力电池 化学阻抗谱 等效路模型 电池荷电状态 健康状态 快速预测
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基于扩展卡尔曼滤波法的矿用可移动救生舱蓄电池荷电状态估计 被引量:3
7
作者 王沙沙 娄高峰 +2 位作者 唐霞 史丽萍 张恩锋 《工矿自动化》 北大核心 2013年第2期43-47,共5页
针对基于安时计量法的矿用可移动救生舱蓄电池荷电状态SOC估计在环境温度或放电电流波动较大的情况下精度较低的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波法的矿用可移动救生舱蓄电池SOC估计方法。该方法在安时计量法的基础上,把影响蓄电池SO... 针对基于安时计量法的矿用可移动救生舱蓄电池荷电状态SOC估计在环境温度或放电电流波动较大的情况下精度较低的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波法的矿用可移动救生舱蓄电池SOC估计方法。该方法在安时计量法的基础上,把影响蓄电池SOC估计的环境温度和放电电流因素作为蓄电池系统的噪声,采用扩展卡尔曼滤波法的优化估计递推算法对蓄电池SOC进行实时滤波与估计,从而提高了蓄电池SOC的估计精度。实验结果表明,该方法的蓄电池SOC估计结果与实测值基本一致,可用于矿用可移动救生舱蓄电池管理系统中。 展开更多
关键词 矿用可移动救生舱 电池荷电状态 SOC估计 扩展卡尔曼滤波法 安时计量法
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电动汽车动力电池荷电状态的滑模估计方法 被引量:6
8
作者 夏晴 刘志远 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第B09期97-101,共5页
应用滑模观测器方法进行了荷电状态估计的研究.基于改进的Thevenin等效电路模型建立了电池的状态空间模型,设计了一种能改善抖动问题的滑模状态观测器.为分析观测器的稳定性,对模型中的非线性项进行了分析,根据其导数有界的特性,利用拉... 应用滑模观测器方法进行了荷电状态估计的研究.基于改进的Thevenin等效电路模型建立了电池的状态空间模型,设计了一种能改善抖动问题的滑模状态观测器.为分析观测器的稳定性,对模型中的非线性项进行了分析,根据其导数有界的特性,利用拉格朗日中值定理给出了保证观测器收敛的条件,并由此确定观测器的设计参数.并且在Matlab环境下对该方法进行了仿真,与扩展卡尔曼滤波方法进行了比较,结果表明在电池的建模误差相同的情况下该方法具有更高的估计精度.所以,用滑模观测器进行荷电状态的估计可以有效地减小由模型误差引入的荷电状态估计误差. 展开更多
关键词 动汽车 电池荷电状态 滑模观测器
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采用迁移学习的小样本锂电池荷电状态估算方法 被引量:4
9
作者 李龙 燕旭朦 +4 位作者 张钰声 冯雅琳 胡红利 段羽洁 崔晨辉 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期142-150,共9页
针对锂电池荷电状态(SOC)估算面临的大型数据集获取困难和训练速度慢的问题,结合深度学习和迁移学习提出一种小样本锂电池荷电状态估算方法。基于卷积-长短期记忆网络(CNN-LSTM)构建深度神经网络结构。在源域上采用K折交叉验证对NASA数... 针对锂电池荷电状态(SOC)估算面临的大型数据集获取困难和训练速度慢的问题,结合深度学习和迁移学习提出一种小样本锂电池荷电状态估算方法。基于卷积-长短期记忆网络(CNN-LSTM)构建深度神经网络结构。在源域上采用K折交叉验证对NASA数据集进行划分,选取SOC估计性能最优的网络,利用目标域内具有多种工况和温度条件的Panasonic小样本数据进行迁移学习。为了提升方法的整体性能,分析了网络超参数对SOC估计结果的影响。实验结果表明:在相同的迭代次数下,该方法在不同的工况下可以较准确地实现小样本电池SOC估计,相较于非小样本迁移学习处理方法的均方根误差降低了47.29%。 展开更多
关键词 电池荷电状态 迁移学习 小样本训练 K折交叉验证
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无迹卡尔曼滤波对锂电池荷电状态估算的研究 被引量:7
10
作者 卫健行 付主木 《河南科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2018年第4期45-49,共5页
由于动力锂电池参数具有受外界干扰影响大、电池模型非线性的特点,现有的荷电状态(SOC)估算方法并不能完全满足精度和实时性的需要。在综合考虑模型的精确性和实际工程计算复杂程度后,提出使用经验公式模型,在模型的基础上采用无迹卡尔... 由于动力锂电池参数具有受外界干扰影响大、电池模型非线性的特点,现有的荷电状态(SOC)估算方法并不能完全满足精度和实时性的需要。在综合考虑模型的精确性和实际工程计算复杂程度后,提出使用经验公式模型,在模型的基础上采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对电池SOC进行估算。通过对比动力锂电池放电实验得到的数据,检验算法估算效果。实验结果表明:UKF算法能够准确跟踪动力锂电池放电变化情况,对动力锂电池SOC的估算误差在2%左右,相比于传统算法在精度上有较大的提高。 展开更多
关键词 电池荷电状态 动力锂电池 经验公式模型 无迹卡尔曼滤波
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基于粒子群优化及高斯过程回归的铅酸电池荷电状态预测 被引量:13
11
作者 徐彬泰 孟祥鹿 +3 位作者 田安琪 孙勇健 曹立斌 江颖洁 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期162-168,共7页
为了提高铅酸电池荷电状态(SOC)的预测准确率,该文提出一种基于粒子群优化的高斯过程回归(PSO-GPR)算法。该算法的核心思想是通过粒子群优化(PSO)算法来解决高斯过程回归(GPR)模型中的超参数优化问题。PSO-GPR首先随机生成一个粒子群,... 为了提高铅酸电池荷电状态(SOC)的预测准确率,该文提出一种基于粒子群优化的高斯过程回归(PSO-GPR)算法。该算法的核心思想是通过粒子群优化(PSO)算法来解决高斯过程回归(GPR)模型中的超参数优化问题。PSO-GPR首先随机生成一个粒子群,群中的每个粒子包含对应的GPR超参数信息。随后执行如下迭代步骤:根据当前每个粒子的超参数信息训练对应的GPR模型并评估该模型的性能,结合适应度函数和每个模型的评估结果计算出每个粒子的适应度,并更新每个粒子中的超参数信息;经过多次迭代后,找到粒子群中适应度最小的粒子;最后从该粒子中提取相应的超参数信息,并训练最终的GPR预测模型。在铅酸电池数据集上的实验结果表明,所提方法优于对比模型。 展开更多
关键词 铅酸电池荷电状态 高斯过程回归 粒子群优化 超参数优化
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矿用储能电池荷电状态精确估计方法 被引量:5
12
作者 张建文 齐明辉 +1 位作者 王政 严家明 《工矿自动化》 北大核心 2019年第1期65-69,共5页
针对基于安时积分法的矿用储能电池荷电状态估计易产生累计误差的问题,提出一种基于改进安时积分法的矿用储能电池荷电状态精确估计方法。该方法引入温度校正系数、老化程度校正系数和充放电倍率校正系数,通过校正电池容量实现电池荷电... 针对基于安时积分法的矿用储能电池荷电状态估计易产生累计误差的问题,提出一种基于改进安时积分法的矿用储能电池荷电状态精确估计方法。该方法引入温度校正系数、老化程度校正系数和充放电倍率校正系数,通过校正电池容量实现电池荷电状态精确估计;在电池荷电状态为0~15%,90%~100%时,用电池端电压代替开路电压,对改进安时积分法所得结果进行实时校正。实验结果表明,该方法可提高矿用储能电池荷电状态估计精度,估计误差基本控制在±3%以内。 展开更多
关键词 矿用储能电池 电池管理系统 电池荷电状态 状态估计 安时积分法 电池充放
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考虑温度及老化的储能用锂离子电池组荷电状态估算算法
13
作者 姬鹏 吕泽旭 《电工技术学报》 北大核心 2025年第17期5667-5682,共16页
为提高储能用锂离子电池组在不同环境温度及电池老化状态下的荷电状态(SOC)估算精度,提出一种考虑温度及老化的储能用锂离子电池组SOC估算算法。利用带外源性输入的非线性自回归模型(NARX)神经网络来代替传统二阶RC等效电路模型中的RC回... 为提高储能用锂离子电池组在不同环境温度及电池老化状态下的荷电状态(SOC)估算精度,提出一种考虑温度及老化的储能用锂离子电池组SOC估算算法。利用带外源性输入的非线性自回归模型(NARX)神经网络来代替传统二阶RC等效电路模型中的RC回路,根据不同温度、不同老化状态下的实验数据对模型进行训练,进而建立考虑温度和老化影响的电池模型。为解决电池组SOC估算问题,电池组模型选择均值差异模型,通过自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法分别计算均值及差异模型SOC,并通过模糊控制计算SOC融合权值,实现电池组SOC融合及估算。最后搭建硬件在环仿真平台,在不同工况下将所提算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行对比,结果表明所提算法估算精确度更高、鲁棒性更好。 展开更多
关键词 电池状态(SOC)估算 带外源性输入的非线性自回归模型(NARX)神经网络 均值差异模型 自适应无迹卡尔曼(AUKF) 模糊控制
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考虑实际退役电池常用SOC范围的SOH预测
14
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 数据片段
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基于AFFRLS-MIAUKF算法的锂离子电池SOC估算
15
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 等效路模型
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基于自适应回归扩展卡尔曼滤波的电动汽车动力电池全生命周期的荷电状态估算方法 被引量:50
16
作者 刘芳 马杰 +2 位作者 苏卫星 窦汝振 林辉 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期698-707,共10页
该文针对传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对电池数学模型精确的高度依赖与动态电池模型难以精确获得之间的矛盾问题,提出一种完全数据驱动的基于改进EKF算法的动力电池全生命周期荷电状态(SOC)估计方法。该方法为数据驱动的SOC估计方法和... 该文针对传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对电池数学模型精确的高度依赖与动态电池模型难以精确获得之间的矛盾问题,提出一种完全数据驱动的基于改进EKF算法的动力电池全生命周期荷电状态(SOC)估计方法。该方法为数据驱动的SOC估计方法和基于模型的SOC估计方法的良好结合,其优点在于:一方面抑制数据驱动方法存在累积误差的问题,并保留其良好的动态特性;另一方面改善基于模型的算法过度依赖电池模型的缺点,并保留其很好的鲁棒特性。该方法的创新之处在于将等效电路中难以获知的一部分视为以电池电流为输入,以内部电压为输出,以电池内部阻抗为时变参数的黑箱系统,并加以动态在线辨识,获得实时的动力电池真实状态,从而保证电池模型的准确性和动态性,真正实现动力电池全生命周期的SOC估算。仿真结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和实用性。 展开更多
关键词 电池荷电状态 扩展卡尔曼滤波算法 自回归模型 动汽车 动力电池 电池管理系统
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锂离子电池模型参数辨识与荷电状态估算 被引量:9
17
作者 廖根兴 赵盈盈 +1 位作者 高雁凤 王斌锐 《电源技术》 CAS 北大核心 2021年第9期1136-1139,共4页
锂离子动力电池是巡检机器人常用动力源,机器人控制系统需根据电池的荷电状态(SOC)决策工作状态。建立了锂离子电池的二阶Thevenin等效电路模型,用遗忘因子递推最小二乘算法(FFRLS)完成模型在线参数辨识,并用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)实... 锂离子动力电池是巡检机器人常用动力源,机器人控制系统需根据电池的荷电状态(SOC)决策工作状态。建立了锂离子电池的二阶Thevenin等效电路模型,用遗忘因子递推最小二乘算法(FFRLS)完成模型在线参数辨识,并用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)实现SOC值的估算仿真。在此基础上,设计开发了一套基于STM32微控制器的SOC估算系统,实现了机器人应用中的电池参数采集及SOC估算。 展开更多
关键词 机器人 电池荷电状态 在线参数辨识 扩展卡尔曼滤波算法
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基于双电池不平衡状态优化的风功率平滑控制 被引量:4
18
作者 张小莲 胡佳玮 +2 位作者 郝思鹏 刘海涛 韦伟 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期548-553,共6页
在双电池平滑风功率过程中,改善双电池充放电不平衡状态可以提高充放电深度,减少充放电状态切换次数。文章分析了双电池风功率平滑系统的充放电不平衡状态及其产生的原因,提出了一种改进控制策略,该策略可根据双电池荷电状态调整风功率... 在双电池平滑风功率过程中,改善双电池充放电不平衡状态可以提高充放电深度,减少充放电状态切换次数。文章分析了双电池风功率平滑系统的充放电不平衡状态及其产生的原因,提出了一种改进控制策略,该策略可根据双电池荷电状态调整风功率平抑目标功率,以此改善双电池不平衡状态。基于Matlab/Simulink分析了风速湍流强度以及风功率预测误差对双电池不平衡状态的影响,同时验证了改进控制策略的有效性和优越性。研究结果表明,相较于传统控制策略,文中的改进控制策略在不同湍流风速以及存在风功率预测误差时,仍能优化双电池充放电不平衡状态,保持良好的充放电深度。 展开更多
关键词 电池系统 充放不平衡 风功率平滑控制 电池荷电状态
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基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法的锂电池SOC估计 被引量:2
19
作者 卢昊 李广军 张兰春 《车用发动机》 北大核心 2024年第3期66-73,共8页
为了提高锂电池荷电状态(SOC)估计的精度,提出了一种基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法相结合的锂电池SOC估计方法。针对固定遗忘因子递推最小二乘法在电池参数辨识中难以同时保持快速收敛和稳定性的问题,引入动态遗传... 为了提高锂电池荷电状态(SOC)估计的精度,提出了一种基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法相结合的锂电池SOC估计方法。针对固定遗忘因子递推最小二乘法在电池参数辨识中难以同时保持快速收敛和稳定性的问题,引入动态遗传因子,以模型辨识值和实际值的残差为变量构建修正公式,实现遗忘因子动态调整。为了改善粒子滤波(PF)的粒子多样性丧失问题,采用白鹭群优化算法(ESOA)对粒子滤波算法进行优化。仿真结果表明,基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法的锂电池SOC估计误差始终保持在0.3%以内,平均绝对误差和标准差为0.15%和0.17%,与其他算法相比具有更好的精度和稳定性。 展开更多
关键词 电池 电池荷电状态(SOC) 动态遗忘因子 递推最小二乘法 白鹭群优化算法 粒子滤波
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基于事件驱动的液流电池控制系统实现方式 被引量:1
20
作者 练润哲 董树锋 《电力工程技术》 北大核心 2024年第1期32-40,共9页
液流电池具有充放电循环次数大、容量高及寿命长等优点,是长时大规模储能的理想选择,但是其复杂的结构对电池控制系统的要求较高,传统开发方式难以满足其多样的控制需求,因此提出精准度更高、实时性更好的基于事件驱动技术的液流电池控... 液流电池具有充放电循环次数大、容量高及寿命长等优点,是长时大规模储能的理想选择,但是其复杂的结构对电池控制系统的要求较高,传统开发方式难以满足其多样的控制需求,因此提出精准度更高、实时性更好的基于事件驱动技术的液流电池控制系统开发方法。首先针对液流电池稳定性需求高、内部损耗大等问题,提出了主/辅助电堆协同架构,并对该架构系统进行建模分析;然后基于事件驱动技术对控制系统进行模块化设计,包括柔性充放电控制、辅助电堆参与的黑启动控制、基于卡尔曼滤波的电池荷电状态(state of charge,SOC)估计等;最后搭建半实物仿真平台,对所提架构和策略进行验证,证明了该架构和策略能提高系统的能量转换效率和稳定性。 展开更多
关键词 液流电池 事件驱动 储能 柔性充放控制 卡尔曼滤波 电池荷电状态(SOC)估计 黑启动
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