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基于SRCKF算法的锂离子电池荷电状态估计
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作者 肜瑶 张洋洋 吕运朋 《电池》 北大核心 2025年第2期273-278,共6页
为提高荷电状态(SOC)估计的精度,以磷酸铁锂锂离子电池为研究对象,在双极化等效电路模型的基础上,分析容积卡尔曼滤波器(CKF)的SOC估计过程。针对CKF算法发散的问题,采用平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法进行电池SOC估计。SRCKF算法通... 为提高荷电状态(SOC)估计的精度,以磷酸铁锂锂离子电池为研究对象,在双极化等效电路模型的基础上,分析容积卡尔曼滤波器(CKF)的SOC估计过程。针对CKF算法发散的问题,采用平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法进行电池SOC估计。SRCKF算法通过引入正交三角(QR)分解,误差协方差矩阵在计算过程中以平方根的形式传播,从而确保矩阵的正定和对称。与CKF算法对比发现,SRCKF算法的估计误差为2.0534×10-4 V,说明可以提高SOC估计的精度。 展开更多
关键词 磷酸铁锂锂离子 双极化模型 平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法 状态(soc)估计
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基于AFFRLS-MIAUKF算法的锂离子电池SOC估算
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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 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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基于动态可重构电池网络状态空间模型的电池荷电状态估计 被引量:1
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作者 陈爱琢 张从佳 +3 位作者 周杨林 史兴华 刘敏 慈松 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第1期396-407,I0033,共13页
动态可重构电池网络(dynamic reconfigurable battery network,DRBN)通常由众多差异性电池单元经过电力电子开关串并联构成。为了实现对这些电池单元的均衡管理,并确保在网络中安全、精确地隔离故障电池单元,必须通过协同控制电池单元... 动态可重构电池网络(dynamic reconfigurable battery network,DRBN)通常由众多差异性电池单元经过电力电子开关串并联构成。为了实现对这些电池单元的均衡管理,并确保在网络中安全、精确地隔离故障电池单元,必须通过协同控制电池单元间的拓扑连接。因此,深入分析电池单元间的耦合关系对于网络管理至关重要。该文结合图论中的割集网络分析方法和电池单元的n阶Thevenin模型,构建DRBN的状态空间模型,从而将网络中所有电池单元耦合在一起。同时,鉴于电池单元的荷电状态(state of charge,SOC)信息对网络的优化运行和储能系统的能量管理至关重要,该文提出一种基于DRBN状态空间模型的SOC一体化估计方法。为了验证所提方法的有效性,通过实验和数值仿真,将其与现有研究中广泛采用的基于电池单元模型的荷电状态估计方法进行了对比分析,以得出最终结论。 展开更多
关键词 池单元 Thevenin模型 动态可重构池网络(DRBN) 状态空间模型 状态(soc)
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考虑分布式储能荷电状态均衡的光储微网黑启动协调控制策略
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作者 周霞 陈文剑 +1 位作者 戴剑丰 解相朋 《上海交通大学学报》 北大核心 2025年第7期938-951,共14页
随着新能源在电网中占比逐步增加,配备大容量分布式储能的光伏微网支撑火电厂黑启动成为可能.针对黑启动期间微网有功频繁波动,分布式储能荷电状态(SOC)越限导致黑启动失败的问题,提出一种考虑分布式储能SOC均衡的光储微网黑启动协调控... 随着新能源在电网中占比逐步增加,配备大容量分布式储能的光伏微网支撑火电厂黑启动成为可能.针对黑启动期间微网有功频繁波动,分布式储能荷电状态(SOC)越限导致黑启动失败的问题,提出一种考虑分布式储能SOC均衡的光储微网黑启动协调控制策略.该策略根据分布式储能单元SOC,将光伏系统负荷跟踪控制与最大功率跟踪控制相结合,使光伏出力有效跟踪微网负荷以避免SOC越限.在光伏出力与黑启动负荷不平衡时,分布式储能系统用于平滑系统有功功率差.对储能单元下垂控制进行改进,确保基于储能SOC的有功分配,实现各储能单元SOC均衡.通过基于一致性协议的储能二次控制,实现黑启动过程中系统有功波动下的频率稳定.仿真结果证明了光储微网黑启动可行性与所提控制策略的有效性. 展开更多
关键词 光储系统 孤岛微网黑启动 跟踪 分布式储能 状态(soc)均衡
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基于WOA优化扩展卡尔曼算法的锂离子电池SOC估算研究
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作者 许傲然 戴菁 +2 位作者 谷彩莲 冷雪敏 魏家和 《电源学报》 北大核心 2025年第2期232-239,共8页
工业和经济的发展对能源造成了巨大的消耗,同时也带来了严重的能源危机和环境污染,而构建安全、清洁的能源互联网络是解决当今社会发展和环境、能源关系的途径。现在各国都提出新能源电动汽车发展政策,锂离子电池作为电动汽车的核心部... 工业和经济的发展对能源造成了巨大的消耗,同时也带来了严重的能源危机和环境污染,而构建安全、清洁的能源互联网络是解决当今社会发展和环境、能源关系的途径。现在各国都提出新能源电动汽车发展政策,锂离子电池作为电动汽车的核心部件直接关系着它的行驶性能和安全性。电池的荷电状态SOC(state-of-charge)作为锂离子电池应用在各个行业的核心参数,其估算精度直接关系到电池的使用寿命和效率。针对电动汽车应用中电池SOC估算精度存在的问题进行研究,提出基于鲸鱼优化算法WOA(whale optimization algorithm)优化扩展卡尔曼滤波EKF(extended Kalman filter)的SOC估算方法,在构建系统噪声和观测噪声的协方差矩阵的基础上,在动态工况下利用改进优化后的WOA-EKF算法优化噪声协方差矩阵,提高SOC估算精度。并在MATLAB/Simulink中进行了模型参数辨识和对比仿真验证,结果表明:基于WOA优化扩展卡尔曼滤波算法的锂离子电池SOC估算能够在不同的工况下控制SOC估算误差在2%以内,在促进电池在新能源领域中的进一步发展方面具有一定的研究意义。 展开更多
关键词 锂离子 状态估算 观测噪声 鲸鱼优化算法-扩展卡尔曼滤波
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引入PID反馈的SHAEKF算法估算电池SOC 被引量:1
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作者 蔡黎 向丽红 +1 位作者 晏娟 徐青山 《电池》 CAS 北大核心 2024年第1期47-51,共5页
电池荷电状态(SOC)的估算精度是电动汽车电池组的重要指标。为提升SOC估算精度,在融合Sage-Husa扩展卡尔曼滤波(SHEKF)算法与自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法的基础上,增加比例积分微分(PID)反馈环节,形成改进算法。采用粒子群优化(PSO... 电池荷电状态(SOC)的估算精度是电动汽车电池组的重要指标。为提升SOC估算精度,在融合Sage-Husa扩展卡尔曼滤波(SHEKF)算法与自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法的基础上,增加比例积分微分(PID)反馈环节,形成改进算法。采用粒子群优化(PSO)算法对二阶RC等效电路模型进行参数辨识;用开源电池数据集对模型和算法进行实验和分析。改进的SHAEKF算法在电池动态应力测试(DST)、北京动态应力测试(BJDST)和美国联邦城市驾驶(FUDS)等工况下的平均估计误差都在1%以内,与单纯的融合算法SHAEKF算法相比,最大误差可减小5%。 展开更多
关键词 状态(soc)估算 二阶RC等效路模型 比例积分微分(PID) 粒子群优化(PSO)算法 自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)
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考虑应力特征的锂离子电池SOC估算 被引量:3
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作者 徐元中 章俊 +1 位作者 常春 姜久春 《电池》 CAS 北大核心 2024年第4期477-481,共5页
准确估计荷电状态(SOC)是保证锂离子电池可靠运行的基础。提出基于多维特征特别是结合力信号的数据驱动的SOC估算方法,对锂离子电池应力特征进行Savitzky-Golay(S-G)滤波,形成优化重构后的应力信号。提出基于麻雀搜索算法(SSA)改进的反... 准确估计荷电状态(SOC)是保证锂离子电池可靠运行的基础。提出基于多维特征特别是结合力信号的数据驱动的SOC估算方法,对锂离子电池应力特征进行Savitzky-Golay(S-G)滤波,形成优化重构后的应力信号。提出基于麻雀搜索算法(SSA)改进的反向传播(BP)神经网络,提高神经网络的全局寻优能力。用恒流(CC)、联邦城市驾驶工况(FUDS)进行评估。在BP神经网络中,相比于单纯使用电信号,考虑应力特征的SOC估算的均方根误差(RMSE)降低89.1%,平均绝对误差(MAE)降低88.8%,考虑应力特征的SSA-BP神经网络的SOC估算误差在0.3%以内,鲁棒性和精确性更高。 展开更多
关键词 状态(soc) 锂离子 应力 神经网络 麻雀搜索算法(SSA)
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基于CSO-AUKF的锂电池SOC估算方法 被引量:1
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作者 吴华伟 洪强 +1 位作者 陈运星 马毓博 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期118-126,共9页
电池荷电状态(SOC)估算是电池管理系统(BMS)的关键技术之一。针对锂电池提出了一种基于猫群(CSO)算法和自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法相结合的电池SOC估算方法;建立了基于二阶RC等效电路模型的锂电池状态方程,采用CSO算法提高电池辨... 电池荷电状态(SOC)估算是电池管理系统(BMS)的关键技术之一。针对锂电池提出了一种基于猫群(CSO)算法和自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法相结合的电池SOC估算方法;建立了基于二阶RC等效电路模型的锂电池状态方程,采用CSO算法提高电池辨识精度,联合AUKF算法对SOC进行估算;基于混合脉冲功率测试工况(HPPC)和间歇恒流放电工况下的数据对该方法有效性进行了验证。研究结果表明:基于CSO-AUKF估算,SOC最大误差小于1.64%,估算精度及稳定性均好于遗传算法。 展开更多
关键词 车辆工程 池汽车 状态(soc) 猫群(CSO)算法 自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法
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不同容量的多储能单元荷电状态均衡策略
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作者 田毅韬 刘嘉欣 《电气工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期377-383,共7页
为同时满足直流微电网中不同容量储能单元输出电流精确分配及荷电状态均衡的要求,在传统下垂控制的基础上提出一种基于一致性算法的改进下垂控制。将下垂系数与分布式储能单元(Distributed energy storage unit,DESU)相对容量因子及荷... 为同时满足直流微电网中不同容量储能单元输出电流精确分配及荷电状态均衡的要求,在传统下垂控制的基础上提出一种基于一致性算法的改进下垂控制。将下垂系数与分布式储能单元(Distributed energy storage unit,DESU)相对容量因子及荷电状态(State of charge,SOC)相关联,消除不同容量对SOC均衡的影响,在充放电过程中实现SOC均衡,且为提高SOC均衡速度,在一致性算法中加入状态预测器,以提高SOC均衡速度;同时设计电压均衡器,对母线电压进行补偿,解决母线电压偏离额定值的问题。为验证所提策略的有效性,在Matlab/Simulink中搭建仿真模型,结果表明,所提策略实现了DESU间SOC的均衡及电流合理分配的目标,与此同时提高了SOC均衡速度。 展开更多
关键词 直流微 状态 下垂控制 soc均衡器 多智能体一致性算法
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基于静态EIS模型的锂离子电池SOC估计 被引量:1
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作者 朱一昕 吴昊 +1 位作者 黎莞伟 刘宇凡 《电池》 北大核心 2025年第2期267-272,共6页
针对传统估算方法难以确定合适的等效模型结构导致误差较大的问题,提出基于静态电化学阻抗谱(EIS)确定电池模型的方法。对EIS进行分段分析,选择合适的分数二阶模型,利用分数降阶理论和带遗忘因子的递归最小二乘法进行参数辨识。为解决... 针对传统估算方法难以确定合适的等效模型结构导致误差较大的问题,提出基于静态电化学阻抗谱(EIS)确定电池模型的方法。对EIS进行分段分析,选择合适的分数二阶模型,利用分数降阶理论和带遗忘因子的递归最小二乘法进行参数辨识。为解决扩展卡尔曼滤波(EKF)算法线性化后估计误差较大的问题,引入粒子滤波算法,根据上一时刻的观测数据计算粒子均值和协方差,进行本时刻的状态估计和粒子更新。根据混合功率脉冲特性(HPPC)测试的电池放电数据,对比所提算法与传统整数二阶模型。采用分数阶模型的误差均值、误差最大值分别仅为整数阶模型的46.88%、3.75%。 展开更多
关键词 化学阻抗谱(EIS) 分数阶模型 锂离子 状态(soc) 扩展卡尔曼滤波(EKF)算法
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优化电池模型的自适应Sigma卡尔曼荷电状态估算 被引量:43
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作者 刘毅 谭国俊 何晓群 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期108-118,共11页
采用数学模型法对磷酸铁锂电池进行非线性建模,优化了状态模型及观测模型。模型考虑了充放电倍率、温度、老化循环寿命等因素,对电池松弛效应及极化现象影响进行建模补偿,提高了电池建模的准确度,降低了不同条件下因电池模型造成电池荷... 采用数学模型法对磷酸铁锂电池进行非线性建模,优化了状态模型及观测模型。模型考虑了充放电倍率、温度、老化循环寿命等因素,对电池松弛效应及极化现象影响进行建模补偿,提高了电池建模的准确度,降低了不同条件下因电池模型造成电池荷电状态(SOC)估算的误差影响。在电池模型参数辨识基础上,提出采样自适应Sigma卡尔曼算法构建SOC估算模型,按照非线性模型对状态变量的分布构建Sigma采样序列,采用模型输出残差更新噪声协方差,赋予Sigma采样序列最优估计及噪声的权值,并实现误差量的实时更新,降低计算复杂度。通过持续大电流、间断电流、变电流放电及充电实验条件下的SOC估算对比实验,验证了自适应Sigma卡尔曼算法快速收敛性,数学描述更准确,具备较高的SOC的观测准确度。 展开更多
关键词 状态估算 状态模型 观测模型 自适应Sigma卡尔曼算法
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平方根采样点卡尔曼滤波在磷酸铁锂电池组荷电状态估算中的应用 被引量:27
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作者 张金龙 佟微 +1 位作者 漆汉宏 张纯江 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第22期6246-6253,共8页
荷电状态(state of charge,SOC)估算技术是锂电池管理系统中最重要的功能之一。针对磷酸铁锂电池组展开研究,以准确估计电池组中各单体荷电状态为目的,首先采用一阶戴维南(Thevenin)模型结合安时法建立综合电池模型;采用一种平方根采样... 荷电状态(state of charge,SOC)估算技术是锂电池管理系统中最重要的功能之一。针对磷酸铁锂电池组展开研究,以准确估计电池组中各单体荷电状态为目的,首先采用一阶戴维南(Thevenin)模型结合安时法建立综合电池模型;采用一种平方根采样点卡尔曼滤波(square root sigma point Kalman filter,SRSPKF)方法,配合在线递推最小二乘(recursive least square,RLS)算法,同时实现对电池等效模型参数的辨识以及对电池荷电状态的估算。理论上讲,SRSPKF算法使系统状态直接以其方差的平方根形式传播,可显著降低常规Sigma点卡尔曼滤波器(sigma points Kalman filter,SPKF)算法的复杂性。实验结果表明,相对SPKF而言,SRSPKF具有更强的状态估计误差抑制能力,采用SRSPKF可以获得比SPKF更准确的SOC估计结果。 展开更多
关键词 磷酸铁锂 等效模型 状态估算 平方根采样点卡尔曼滤波
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磷酸铁锂电池倍率容量特性建模及荷电状态估算 被引量:9
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作者 张金龙 佟微 +2 位作者 李端凯 漆汉宏 张纯江 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期215-222,共8页
针对磷酸铁锂蓄电池,首先采用解析型动力学电池模型(KBM)对电池的倍率容量特性进行描述,进而推导出双井荷电状态(SOC)的数学表达式;为建立SOC与电池电压的联系,进一步将KBM与电动势模型相结合形成综合模型;最后,基于该综合模型及非线性... 针对磷酸铁锂蓄电池,首先采用解析型动力学电池模型(KBM)对电池的倍率容量特性进行描述,进而推导出双井荷电状态(SOC)的数学表达式;为建立SOC与电池电压的联系,进一步将KBM与电动势模型相结合形成综合模型;最后,基于该综合模型及非线性滤波算法实现SOC估算。实验结果表明,该模型可以体现锂电池的倍率容量特性及可用容量恢复特性,双井SOC估算结果可更全面地体现锂电池的SOC;此外,这种基于非线性滤波的SOC估算策略还具备初始误差自校正能力。 展开更多
关键词 磷酸铁锂 倍率容量特性 非线性滤波 状态估算
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基于GWO-LSTM-TCN混合模型的锂电池荷电状态估计研究 被引量:2
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作者 李豪磊 赵升 +2 位作者 谢喜龙 张正江 李泉坊 《电源技术》 CAS 北大核心 2024年第11期2195-2200,共6页
针对锂电池荷电状态(SOC)具有非线性、时变特性而无法直接测量的问题,提出了一种基于灰狼优化算法混合模型的锂电池SOC估计方法,利用长短期记忆网络(LSTM)和时序卷积网络(TCN)挖掘SOC特征信息,构建锂电池电压、电流与SOC的映射网络模型... 针对锂电池荷电状态(SOC)具有非线性、时变特性而无法直接测量的问题,提出了一种基于灰狼优化算法混合模型的锂电池SOC估计方法,利用长短期记忆网络(LSTM)和时序卷积网络(TCN)挖掘SOC特征信息,构建锂电池电压、电流与SOC的映射网络模型,引入灰狼优化算法(GWO)确定网络模型最佳超参数,采用马里兰大学公开的INR 18650-20R数据集对SOC混合模型进行实验验证。结果表明,GWO-LSTM-TCN网络模型对锂电池荷电状态的估计精度相较于GWO-LSTM网络以及GWO-TCN网络能更好拟合锂电池电压、电流与SOC之间的非线性映射关系,具有较好的模型准确性和泛化能力。 展开更多
关键词 状态soc估计 GWO-LSTM-TCN 混合模型
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电动汽车用锂离子电池荷电状态定义和估算方法 被引量:2
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作者 文锋 林程 +2 位作者 姜久春 张维戈 王占国 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2012年第9期975-979,共5页
分析了现有电池荷电状态(SOC)定义方法的主要问题,基于电池的开路电压提出最大可用容量的概念,并对电池的SOC重新进行定义,从而实现了充放电容量与电池工况之间的解耦;通过更新电池的最大可用容量,避免了老化对SOC估算精度的影... 分析了现有电池荷电状态(SOC)定义方法的主要问题,基于电池的开路电压提出最大可用容量的概念,并对电池的SOC重新进行定义,从而实现了充放电容量与电池工况之间的解耦;通过更新电池的最大可用容量,避免了老化对SOC估算精度的影响;通过将电池的欧姆压降和极化电压折合到放电容量的损失上,得到电池和电池组实际可用容量的计算方法,并验证了其有效性和可行性。 展开更多
关键词 动汽车 状态(soc) 最大可用容量 实际可用容量
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自适应扩展卡尔曼滤波电池荷电状态估算方法 被引量:8
16
作者 徐保荣 王兴成 +2 位作者 张齐 王露 王大方 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期92-98,共7页
为更精确预估电动汽车动力源的荷电状态,优化戴维南等效电路模型,用自适应扩展卡尔曼滤波进行荷电状态估算。对实验电池进行外特性数据获取实验,分别得到在充放电状态下的开路电压曲线,在开路电压-荷电状态对应曲线中考虑充放电状态变... 为更精确预估电动汽车动力源的荷电状态,优化戴维南等效电路模型,用自适应扩展卡尔曼滤波进行荷电状态估算。对实验电池进行外特性数据获取实验,分别得到在充放电状态下的开路电压曲线,在开路电压-荷电状态对应曲线中考虑充放电状态变化的因素。对离线参数辨识进行优化处理,在固定参数离线辨识的基础上考虑充放电状态和荷电状态,并与在线辨识进行端电压估算对比。基于优化后电池模型,通过自适应扩展卡尔曼滤波及其对比算法估算荷电状态,在复杂脉冲电流工况下对比端电压和荷电状态的估算精度。结果表明:采用优化后电池模型离线辨识的端电压估算精度达到0.01 V以内,高于在线辨识的端电压估算精度。在优化模型及离线辨识基础上构建自适应扩展卡尔曼、扩展卡尔曼和交互多模型的算法模型,估算电池荷电状态。经动态工况实验验证,基于优化模型自适应算法的荷电状态估算精度达到0.05,高于交互多模型-扩展卡尔曼滤波算法及扩展卡尔曼滤波算法。 展开更多
关键词 池模型 状态估算 离线辨识 在线辨识 自适应卡尔曼滤波
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基于Apollo-BiGRU模型的磷酸铁锂电池SOC估算 被引量:4
17
作者 张荣达 任佳乐 刘素贞 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2024年第11期22-31,共10页
由于磷酸铁锂电池开路电压与SOC之间曲线较为平坦,电信号对于SOC变化敏感度较低,严重影响估算精度。超声技术可以检测因材料物理性质改变而引起的电池声学特性差异,进而表征电池状态。本文提出一种基于高相关超声特征及Apollo优化算法的... 由于磷酸铁锂电池开路电压与SOC之间曲线较为平坦,电信号对于SOC变化敏感度较低,严重影响估算精度。超声技术可以检测因材料物理性质改变而引起的电池声学特性差异,进而表征电池状态。本文提出一种基于高相关超声特征及Apollo优化算法的BiGRU网络模型的磷酸铁锂电池SOC估算方法。首先,开展电池充放电过程中超声检测实验,基于波形和统计角度提取并选择高相关性超声时频域特征;然后,对比多种先进数据驱动模型及优化算法,研究基于Apollo-BiGRU深度网络模型的SOC估算方法;最后,在不同电流倍率下实现该方法的准确性和可靠性验证。研究结果表明,不同电流倍率下SOC估算的平均绝对误差和均方根误差分别低于1.26%和1.46%,验证了该方法的可行性。 展开更多
关键词 磷酸铁锂 状态估算 超声特征 Apollo-BiGRU 不同倍率
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基于AFEKF的锂离子电池SOC估算方法 被引量:2
18
作者 刘光军 吴思齐 +1 位作者 张恒 邓洲 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期318-323,共6页
针对利用扩展卡尔曼滤波算法估算锂电池荷电状态时,由于历史数据影响易产生累积误差的问题,提出了一种基于自适应渐消扩展卡尔曼的SOC估算方法。选用Thevenin等效模型并用递推最小二乘法进行电池参数辨识,通过将自适应渐消因子引入EKF... 针对利用扩展卡尔曼滤波算法估算锂电池荷电状态时,由于历史数据影响易产生累积误差的问题,提出了一种基于自适应渐消扩展卡尔曼的SOC估算方法。选用Thevenin等效模型并用递推最小二乘法进行电池参数辨识,通过将自适应渐消因子引入EKF算法中,抑制历史数据对当前状态估算的影响,完成锂电池SOC估算。结果表明:AFEKF算法在递推20次时可有效收敛,具有较好鲁棒性,估算SOC的平均误差为1.03%,误差均方根为1.21%,平均运行时间为1.476 s,可以较好地模拟电池的动静态特性。 展开更多
关键词 锂离子 状态 卡尔曼滤波 soc估算 估算方法 EKF算法 最小二乘法 自适应
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电动汽车锂离子电池状态检测方法的优化
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作者 金朝昆 冀杰 李晓晖 《电池》 北大核心 2025年第3期542-547,共6页
提出一种优化锂离子电池状态检测的方法,旨在提高电池荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)的检测精度。该方法结合基于开路电压和电流积分的加权组合算法,并通过自动调节电池特性参数R来减少检测误差。通过实验模拟,在不同老化状态下,对电池的... 提出一种优化锂离子电池状态检测的方法,旨在提高电池荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)的检测精度。该方法结合基于开路电压和电流积分的加权组合算法,并通过自动调节电池特性参数R来减少检测误差。通过实验模拟,在不同老化状态下,对电池的SOC和SOH进行评估,验证方法的有效性。通过50次循环,SOC的检测误差从最初的25%逐步减少至5%以下,SOH的检测误差也维持在2%以内。该方法能在多次循环后减小SOC误差,并提升SOH检测的准确性,适合应用于电动汽车电池管理系统,提升可靠性。 展开更多
关键词 锂离子 动汽车 状态检测 状态(soc) 健康状态(SOH) 开路 流积分 池管理系统(BMS)
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多元宇宙优化估算锂离子电池的SOC与SOH 被引量:1
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作者 朱冰 夏天 《电池》 CAS 北大核心 2024年第5期688-692,共5页
估计电池的荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)是锂离子电池管理中最复杂的任务之一。目前,针对SOC和SOH的估计存在跟踪值误差较大、噪声误差较大和计算量大等问题,引入多元宇宙优化(MVO)算法,对照电池的实际输出电压,模型的拟合度可达95.3%... 估计电池的荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)是锂离子电池管理中最复杂的任务之一。目前,针对SOC和SOH的估计存在跟踪值误差较大、噪声误差较大和计算量大等问题,引入多元宇宙优化(MVO)算法,对照电池的实际输出电压,模型的拟合度可达95.3%。通过14次迭代得到SOC的稳定估计值,与传统的循环次数法对比,SOH估计的稳定性提高了119%,并减小了78%的计算空间需求。 展开更多
关键词 算法 状态估计 多元宇宙优化(MVO) 状态(soc) 健康状态(SOH) 储能
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