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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：
1
1
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。
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关键词
锂电池
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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职称材料
题名
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：
1
1
作者
卢昊
李广军
张兰春
机构
江苏理工学院汽车与交通工程学院
出处
《车用发动机》
北大核心
2024年第3期66-73,共8页
基金
江苏省高等学校基础科学(自然科学)研究重大项目(22KJA580002)。
文摘
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。
关键词
锂电池
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
Keywords
lithium battery
SOC
dynamic forgetting factor
recursive least square
egret swarm optimization algorithm
particle filter
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
卢昊
李广军
张兰春
《车用发动机》
北大核心
2024
1
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参考文献
引证文献
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