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基于VFFRLS-ASRRF的锂离子电池SOC估计
1
作者
李美丽
刘昊
冯子亮
《电池》
北大核心
2025年第3期554-560,共7页
精确建模及高精度估计荷电状态(SOC)是锂离子电池应用的关键。结合可变遗忘因子递推最小二乘(VFFRLS)与自适应平方根秩滤波(ASRRF)算法,进行SOC估计。ASRRF算法能处理模型的非线性和测量噪声,通过捕获电池的连续时间动态来提高估计精度...
精确建模及高精度估计荷电状态(SOC)是锂离子电池应用的关键。结合可变遗忘因子递推最小二乘(VFFRLS)与自适应平方根秩滤波(ASRRF)算法,进行SOC估计。ASRRF算法能处理模型的非线性和测量噪声,通过捕获电池的连续时间动态来提高估计精度。在MATLAB环境中仿真,比较秩滤波(RF)和ASRRF算法在相似噪声下的性能。VFFRLS-ASRRF算法在联邦城市驾驶工况(FUDS)和US06工况下,SOC估计精度分别为1.8%和1.3%,均优于VFFRLS-RF算法。
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关键词
锂离子电池
荷电状态(SOC)
可变遗忘因子递推最小二乘(VFFRLS)
自适应
平方根
秩
滤波
(
asrrf
)
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职称材料
题名
基于VFFRLS-ASRRF的锂离子电池SOC估计
1
作者
李美丽
刘昊
冯子亮
机构
河北科技工程职业技术大学汽车工程系
出处
《电池》
北大核心
2025年第3期554-560,共7页
基金
河北省高等学校科学技术研究项目(QN2023116)。
文摘
精确建模及高精度估计荷电状态(SOC)是锂离子电池应用的关键。结合可变遗忘因子递推最小二乘(VFFRLS)与自适应平方根秩滤波(ASRRF)算法,进行SOC估计。ASRRF算法能处理模型的非线性和测量噪声,通过捕获电池的连续时间动态来提高估计精度。在MATLAB环境中仿真,比较秩滤波(RF)和ASRRF算法在相似噪声下的性能。VFFRLS-ASRRF算法在联邦城市驾驶工况(FUDS)和US06工况下,SOC估计精度分别为1.8%和1.3%,均优于VFFRLS-RF算法。
关键词
锂离子电池
荷电状态(SOC)
可变遗忘因子递推最小二乘(VFFRLS)
自适应
平方根
秩
滤波
(
asrrf
)
Keywords
Li-ion battery
state of charge(SOC)
variable forgetting factor recursive least squares(VFFRLS)
adaptive square root rank filter(
asrrf
)
分类号
TM912.9 [电气工程—电力电子与电力传动]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于VFFRLS-ASRRF的锂离子电池SOC估计
李美丽
刘昊
冯子亮
《电池》
北大核心
2025
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