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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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力学信号增强的动力电池荷电状态估计与特征重要性研究
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作者 朱建功 张杰 +2 位作者 许文韬 戴海峰 魏学哲 《西南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期49-59,共11页
力学信号作为电池管理系统多维状态感知体系的重要补充,为锂离子电池内部状态监测提供了新的观测维度。以荷电状态SOC(State of Charge)估计为验证对象,系统揭示了力学信号对基于深度学习方法的SOC估计性能增益机制。首先构建了涵盖不... 力学信号作为电池管理系统多维状态感知体系的重要补充,为锂离子电池内部状态监测提供了新的观测维度。以荷电状态SOC(State of Charge)估计为验证对象,系统揭示了力学信号对基于深度学习方法的SOC估计性能增益机制。首先构建了涵盖不同老化程度、多温度、多工况的电池放电数据集,对比分析了长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory, LSTM)和卷积神经网络(Temporal Convolutional Network, TCN)模型在引入力学信号后的表现。结果显示,LSTM和TCN两种模型均方根误差分别降低了15.45%和45.88%,显著提升了估计精度,同时有效延缓了训练过程中验证损失的收敛停滞现象。其次,基于SHAP(SHapley Additive exPlanations)的特征重要性分析表明,力学信号增强了多维特征之间的协同作用。最后的鲁棒性测试进一步验证了力学信号对于模型抗干扰能力的提升作用。力学信号对SOC估计精度的显著提升,体现了其在电池管理中的应用潜力,为构建融合机械特性的新一代智能电池管理系统提供了关键支撑。 展开更多
关键词 锂离子 深度学习 力学信号 状态估计 特征重要性
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采用广义混合最大相关熵准则扩展卡尔曼滤波算法的锂离子电池荷电状态估计
3
作者 巫春玲 赵玉冰 +3 位作者 耿莉敏 徐先峰 王溢波 陈昊 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第7期159-169,共11页
为了解决非高斯噪声环境下荷电状态(SOC)估计不准确以及鲁棒性差等问题,提出一种基于广义混合最大相关熵准则的扩展卡尔曼滤波(GMMCC-EKF)算法。该算法利用两个广义高斯函数构成的核函数得到广义混合熵,继承了广义高斯核的灵活性,并通... 为了解决非高斯噪声环境下荷电状态(SOC)估计不准确以及鲁棒性差等问题,提出一种基于广义混合最大相关熵准则的扩展卡尔曼滤波(GMMCC-EKF)算法。该算法利用两个广义高斯函数构成的核函数得到广义混合熵,继承了广义高斯核的灵活性,并通过统计线性化技术将状态误差和测量误差统一纳入代价函数,进而通过固定点迭代法获得非线性方程的最优估计,然后将广义混合最大相关熵准则与扩展卡尔曼滤波相结合,增强在非高斯噪声环境下的稳定性,提高对复杂数据处理的准确性。为了验证算法有效性,分别选用两种不同类型的锂离子电池,在动态应力测试(DST)工况及多种环境温度(10、25和40℃)的新欧洲驾驶循环(NEDC)工况下对电池进行SOC估计。实验结果表明,在25℃且均匀混合噪声环境下,对于1号电池,GMMCC-EKF算法的估计精度相对于扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和传统最大相关熵扩展卡尔曼滤波算法(MCC-EKF)分别提高了90.1%和83.9%;对于2号电池,估计精度分别提高了72.4%和47.4%,并且在10、40℃环境下该算法仍展现出最优性能。对1号、2号电池在25℃且拉普拉斯混合噪声环境下进行SOC估计,GMMCC-EKF算法相对于其他两种算法的估计精度也有显著提高。在给定初始值错误的情况下,GMMCC-EKF算法能够快速地收敛到真实值。所提算法具有较高的估计精度、良好的适应性和鲁棒性,可为非高斯噪声环境下的SOC估计提供有效解决方案。 展开更多
关键词 状态估计 广义混合最大相关熵准则 扩展卡尔曼滤波 非高斯噪声
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应用于锂电池荷电状态估计的电流型阻抗谱分析仪的开发及应用 被引量:2
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作者 袁剑英 邹明佳 +3 位作者 赵杰 黄扬春 于耀光 崔国峰 《分析测试学报》 北大核心 2025年第2期369-377,共9页
研制了一种高功率密度紧凑型的锂电池电流型电化学阻抗谱(GEIS)分析仪,其具有集成度高、精度高、输出激励大和测试频率范围广等优点,满足不同锂电池GEIS测试的需求。在完成仪器整体方案设计后,对硬件系统模块展开深入测试,以确保系统可... 研制了一种高功率密度紧凑型的锂电池电流型电化学阻抗谱(GEIS)分析仪,其具有集成度高、精度高、输出激励大和测试频率范围广等优点,满足不同锂电池GEIS测试的需求。在完成仪器整体方案设计后,对硬件系统模块展开深入测试,以确保系统可靠性和准确性。通过对实际18650型锂电池进行GEIS测试,并将结果与专业仪器Gamry Reference 600+进行比较,结果显示本仪器测试阻抗模值的相对误差和相位绝对误差分别不超过2%和3°。为验证所提出的电池荷电状态(SOC)估计算法,使用该仪器对实际电池样本进行测试,共获得60组不同SOC下锂电池的阻抗谱数据。将阻抗谱数据作为高斯过程回归(GPR)的输入,可以实现对锂电池SOC的估计,平均绝对误差在3.9%以内。该文研发的锂电池GEIS分析仪,有望集成于电池管理系统,为更多基于阻抗谱的锂电池状态估计算法提供实时的数据来源,以实现锂电池更高水平的运行状态监测。 展开更多
关键词 流型化学阻抗谱 状态估计 阻抗谱测试 高斯过程回归
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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
5
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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锂离子电池荷电状态全参数自适应估计
6
作者 宋丹丹 高哲 +1 位作者 柴浩宇 焦芷媛 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第6期1160-1169,共10页
考虑到锂离子电池荷电状态(SOC)估计中,初始SOC值的不确定性对估计精度有显著影响,提出了一种融合初值补偿机制的自适应分数阶扩展卡尔曼滤波(AFEKF)方法.依据电池的分数阶特性,构建了一个包含两个恒定相位单元的分数阶等效电路模型,并... 考虑到锂离子电池荷电状态(SOC)估计中,初始SOC值的不确定性对估计精度有显著影响,提出了一种融合初值补偿机制的自适应分数阶扩展卡尔曼滤波(AFEKF)方法.依据电池的分数阶特性,构建了一个包含两个恒定相位单元的分数阶等效电路模型,并对描述电池充放电全程的分数阶等效电路模型方程进行了离散化处理.为了提升SOC估计在复杂工况下的适应性,采用了线性卡尔曼滤波器对测量方程中的系数进行在线辨识.此外,为了解决离散化状态方程中参数、分数阶阶数、等效电路模型初值以及噪声不确定性问题,引入了Sage-Husa滤波器和带有初值补偿的AFEKF方法.最后,通过对比实验分析了带有初值补偿的AFEKF与不带有初值补偿的AFEKF的性能差异,并在不同工况下进行了带有初值补偿的AFEKF的SOC估计实验.实验结果表明,所提出的SOC估计方法在复杂工况下具有较强的适应性. 展开更多
关键词 分数阶模型 扩展卡尔曼滤波 状态 初值补偿 自适应估计
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锂离子电池荷电状态与健康状态联合估计策略研究综述
7
作者 王志福 张顺顺 +1 位作者 罗崴 卢彦希 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第25期10537-10550,共14页
电池的荷电状态(state of charge,SOC)和健康状态(state of health,SOH)作为电动汽车动力电池的重要指标,准确估计SOC与SOH对确保电动汽车运行高效、安全以及稳定有着重要意义。由于SOC与SOH之间有着耦合关系,单独估计SOC或SOH都会造成... 电池的荷电状态(state of charge,SOC)和健康状态(state of health,SOH)作为电动汽车动力电池的重要指标,准确估计SOC与SOH对确保电动汽车运行高效、安全以及稳定有着重要意义。由于SOC与SOH之间有着耦合关系,单独估计SOC或SOH都会造成估计精度的影响,因此联合估计SOC与SOH是当前迫切需要解决的问题。联合估计策略主要分为基于模型方法、数据驱动方法以及混合方法,并对每类方法进行了分析与总结,最后阐述了SOC与SOH联合估计的发展趋势。 展开更多
关键词 状态 健康状态 动力 联合估计
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基于GS-LSTM-Attention的钠储能电池荷电状态估计
8
作者 周刚 戴迎根 +1 位作者 方浩 于天剑 《电源技术》 北大核心 2025年第10期2123-2128,共6页
储能电池的荷电状态(SOC)具有波动性和非线性等特点,这给准确估计荷电状态带来了困难。为了解决这一问题,提出了一种网格搜索优化的结合注意力机制的长短期记忆网络(GS-LSTM-Attention)模型,通过注意力机制捕捉关键信息,通过网格搜索优... 储能电池的荷电状态(SOC)具有波动性和非线性等特点,这给准确估计荷电状态带来了困难。为了解决这一问题,提出了一种网格搜索优化的结合注意力机制的长短期记忆网络(GS-LSTM-Attention)模型,通过注意力机制捕捉关键信息,通过网格搜索优化模型的关键超参数。实验结果表明,GS-LSTM-Attention模型在各个工况和各个指标上都优于LSTM模型和LSTM-Attention模型,各个工况下的决定系数(R^(2))都高于0.91,且在2A工况下,R^(2)高达0.9771,比其它两种模型的R^(2)分别提高了0.1203和0.0763,均方误差和平均绝对误差也有不同程度的降低,验证了本文模型的高精度和应用价值。 展开更多
关键词 储能 状态估计 网格搜索 LSTM模型 注意力机制
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基于牛顿-拉夫森优化无迹卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计
9
作者 张浩男 张安彩 +1 位作者 潘广源 郑文博 《计算机科学》 北大核心 2025年第S2期201-206,共6页
随着电动汽车和储能系统对电池管理系统精度要求的提高,如何准确估计锂电池的荷电状态成为关键。为提升锂电池荷电状态估计的精度,提出了一种基于牛顿-拉夫森优化无迹卡尔曼滤波的荷电状态估计方法。首先,基于二阶RC等效电路建立了锂电... 随着电动汽车和储能系统对电池管理系统精度要求的提高,如何准确估计锂电池的荷电状态成为关键。为提升锂电池荷电状态估计的精度,提出了一种基于牛顿-拉夫森优化无迹卡尔曼滤波的荷电状态估计方法。首先,基于二阶RC等效电路建立了锂电池的数学模型。然后,为减少噪声初值对荷电状态估计精度的影响,采用牛顿-拉夫森算法对无迹卡尔曼滤波算法的观测噪声和过程噪声的初始协方差矩阵进行优化,增强了算法对噪声影响的适应性。最后,通过增量电流实验数据对锂电池模型参数进行辨识,并在恒流-静置和动态压力测试工况下对锂电池荷电状态进行了实验验证。结果显示,与传统的无迹卡尔曼滤波算法相比,不管是平均绝对误差指标还是均方根误差指标,所提出的算法均具有较高的精确度与稳定性,这为优化电池管理和保障电池安全运行提供了重要技术支持。 展开更多
关键词 锂离子 状态估计 无迹卡尔曼滤波 牛顿-拉夫森算法
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基于STHF算法估计锂离子电池的SOC
10
作者 王慧 刘小斐 张巍 《电池》 北大核心 2025年第4期784-789,共6页
为提高锂离子电池荷电状态(SOC)估计的准确性,改善H无穷滤波(HF)算法在跟踪状态突然变化时的性能,结合HF算法和强跟踪滤波(ST),提出STHF组合算法。该算法在HF算法的基础上引入渐消因子,增加估计残差序列中的相关信息,为参数的变化提供... 为提高锂离子电池荷电状态(SOC)估计的准确性,改善H无穷滤波(HF)算法在跟踪状态突然变化时的性能,结合HF算法和强跟踪滤波(ST),提出STHF组合算法。该算法在HF算法的基础上引入渐消因子,增加估计残差序列中的相关信息,为参数的变化提供高鲁棒性。在动态应力测试(DST)、间歇放电条件下,STHF算法估计SOC的误差分别为-2.1%~-1.8%和±0.2%,均优于HF算法,表明了该算法的优越性。 展开更多
关键词 锂离子 H无穷滤波(HF)算法 强跟踪滤波(ST) 状态(soc)估计
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考虑储能荷电状态的可再生能源制氢优化控制
11
作者 王智良 郭亮亮 +1 位作者 李新宇 刘鑫蕊 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第7期30-36,70,共8页
针对可再生能源、电解槽和储能设备集成的孤岛直流微电网制氢系统,提出了1种考虑储能荷电状态(state of charge,SoC)的优化控制策略.首先,对碱性电解槽的制氢效率特性进行分析,提出了1种制氢效率随母线电压变化而自适应调整的优化控制方... 针对可再生能源、电解槽和储能设备集成的孤岛直流微电网制氢系统,提出了1种考虑储能荷电状态(state of charge,SoC)的优化控制策略.首先,对碱性电解槽的制氢效率特性进行分析,提出了1种制氢效率随母线电压变化而自适应调整的优化控制方法,通过与储能系统协调互补,将制氢效率保持在较高的范围内.当储能SoC越过上下限时,设计了1种不依赖通信的SoC主动恢复控制策略,确保储能系统的安全运行.其次,设计了1种考虑极端工况下的功率协调控制策略,通过各个运行模式之间的灵活切换来保证直流微电网的稳定运行.最后,通过MATLAB/Simulink仿真平台对所提控制策略的有效性进行了验证. 展开更多
关键词 可再生能源 直流微 储能 状态(soc) 制氢效率
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基于退化注入场路耦合模型的锂电池SOC估计方法
12
作者 孙博 林桐疏 +4 位作者 吴泽豫 钱诚 潘俊林 周乐阳 董珂鸣 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第10期3270-3277,共8页
针对目前荷电状态(state of charge,SOC)估计方法考虑温度与退化共同影响及其关联耦合关系较少,导致电池性能退化后的模型表征不完善、SOC估计精度不足的问题,提出一种基于退化注入场路耦合模型的锂电池SOC估计方法,以实现全寿命周期下... 针对目前荷电状态(state of charge,SOC)估计方法考虑温度与退化共同影响及其关联耦合关系较少,导致电池性能退化后的模型表征不完善、SOC估计精度不足的问题,提出一种基于退化注入场路耦合模型的锂电池SOC估计方法,以实现全寿命周期下SOC的准确估计。首先建立等效电路模型与多物理场模型耦合的场路耦合模型,刻画温度的影响;进而使用离线参数辨识方法将温度、退化等因素注入等效电路模型参数中;最终建立代理模型提高计算效率,实现在线SOC估计。案例验证结果表明,在锂电池经过长时间运行发生退化后,相比于其他方法,所提方法的估计结果具有更平稳的曲线和更高的精度。 展开更多
关键词 状态估计 场路耦合模型 退化注入 代理模型
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采用改进最大相关熵自适应迭代容积卡尔曼滤波算法的锂离子电池荷电状态估计 被引量:6
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作者 巫春玲 赵玉冰 +2 位作者 马耀 张湧 孟锦豪 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期52-64,共13页
针对非高斯噪声干扰下传统滤波算法在估计锂离子电池荷电状态(SOC)时存在不稳定以及精度低的问题,提出一种改进的最大相关熵自适应迭代容积卡尔曼滤波(IMCC-AICKF)算法,用于估计锂离子电池荷电状态。所提算法将加权最小二乘方法与最大... 针对非高斯噪声干扰下传统滤波算法在估计锂离子电池荷电状态(SOC)时存在不稳定以及精度低的问题,提出一种改进的最大相关熵自适应迭代容积卡尔曼滤波(IMCC-AICKF)算法,用于估计锂离子电池荷电状态。所提算法将加权最小二乘方法与最大相关熵准则(MCC)相结合,定义了一种新的代价权函数作为优化准则,通过优化噪声最小协方差矩阵来减小滤波误差,保证长时间滤波的收敛性和稳定性;再与自适应迭代容积卡尔曼滤波(AICKF)算法相结合,对过程噪声协方差和测量噪声协方差进行更新来提高估计的准确性和鲁棒性。基于两种电池数据,在非高斯噪声干扰下,运用所提算法对电池SOC进行估计,仿真结果表明:与容积卡尔曼滤波(CKF)算法和最大相关熵容积卡尔曼滤波(IMCC-CKF)算法相比,IMCC-AICKF算法对荷电状态估计的最大绝对误差、平均绝对误差和均方根误差都是最小的,且平均绝对误差和均方根误差均小于1%;在给定初始值错误的情况下,IMCC-AICKF算法可以准确收敛到真实值,具有较好的鲁棒性。所提算法在非高斯噪声下能实现更准确的估计,是一种估计精度高且鲁棒性好的SOC估计方法。 展开更多
关键词 状态估计 最大相关熵准则 容积卡尔曼滤波 非高斯噪声 鲁棒性
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基于静态EIS模型的锂离子电池SOC估计 被引量:1
14
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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基于CGOA-MAM-TCN算法的车用锂电池荷电状态估计 被引量:1
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作者 王鸿彬 《车用发动机》 北大核心 2024年第5期78-85,共8页
针对数据驱动的锂电池荷电状态估计方法仍然存在对大量标定数据的依赖、同时应对动态变化和复杂运行状况时表现不佳等问题,提出了改进蝗虫算法优化结合时域卷积网络和多头注意力机制的锂电池荷电状态估计方法。首先利用时域卷积网络对... 针对数据驱动的锂电池荷电状态估计方法仍然存在对大量标定数据的依赖、同时应对动态变化和复杂运行状况时表现不佳等问题,提出了改进蝗虫算法优化结合时域卷积网络和多头注意力机制的锂电池荷电状态估计方法。首先利用时域卷积网络对锂电池荷电时间序列数据中的长期依赖关系进行建模,同时采用多头注意力机制学习数据特征长期依赖关系,利用每个注意力头去计算序列中不同张量的依赖关系,辅助时域卷积神经网络增强对依赖关系的捕获,降低其对大量标定数据的依赖;另外为使模型发挥出最佳性能,改进了混沌蝗虫算法优化模型的超参数。试验结果表明:在不同温度条件下,相较于其他方法,优化模型在锂电池荷电状态估计任务中表现出更好的准确率和稳定性。 展开更多
关键词 状态 估计 时域卷积 多头注意力 蝗虫优化算法
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采用深度学习的全寿命周期锂电池荷电状态估计
16
作者 张林 巫春玲 +1 位作者 黄鑫蓉 李艳波 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期36-43,共8页
针对锂离子电池的健康状态(SOH)随着充放电循环次数的增加而持续退化,导致在整个寿命周期内准确估计电池的荷电状态(SOC)难度较高的问题,提出了一种采用深度学习的全寿命周期内锂离子电池SOC估计模型。该模型采用被估计时刻及之前多个... 针对锂离子电池的健康状态(SOH)随着充放电循环次数的增加而持续退化,导致在整个寿命周期内准确估计电池的荷电状态(SOC)难度较高的问题,提出了一种采用深度学习的全寿命周期内锂离子电池SOC估计模型。该模型采用被估计时刻及之前多个历史时刻的电流、电压和温度组成的序列数据作为模型的输入,先采用一维卷积神经网络(1D CNN)提取序列的特征,再用门控循环单元(GRU)建立特征与SOC之间的非线性关系,然后采用贝叶斯优化方法(BO)对网络超参数进行寻优以提升预测的精度。采用两个公开数据集对所提出的模型进行验证,实验结果表明:所提模型在较宽的SOH范围内实现了精确的SOC预测,且预测精度显著优于采用单个深度学习模型的预测精度;与CNN和BiLSTM模型相比,所提模型的均方根误差分别平均降低了15.16%和45.22%;当输入序列的长度为10、数据采样间隔时间为1 min时,在两个数据集上预测的均方根误差均低于2%。 展开更多
关键词 锂离子 状态估计 深度学习 健康状态
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粒子群约束下的多胞空间滤波及其在锂电池SOC估计中的应用
17
作者 霍雷霆 王子赟 王艳 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第9期3385-3394,共10页
荷电状态是衡量锂离子电池剩余电量的关键指标,其准确估计对电池管理系统至关重要。该文提出了一种粒子群约束下的多胞空间滤波算法,用于解决系统存在未知但有界噪声时的状态估计问题。该算法能够准确检测并重新映射异常粒子,从而确保... 荷电状态是衡量锂离子电池剩余电量的关键指标,其准确估计对电池管理系统至关重要。该文提出了一种粒子群约束下的多胞空间滤波算法,用于解决系统存在未知但有界噪声时的状态估计问题。该算法能够准确检测并重新映射异常粒子,从而确保搜索过程的稳定性。通过采用法向量缩放的方法调整超平面位置,将粒子群限制在多胞搜索空间区域内,以优化状态估计的效率。该粒子群优化算法具备良好的适应性,能够有效减少估计冗余并增强鲁棒性,尤其适用于高维系统。将该算法应用于锂离子电池荷电状态分析的实验结果表明,该算法能够对锂离子电池荷电状态变化情况进行有效估计。 展开更多
关键词 状态估计 多胞空间 粒子群 滤波 状态
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基于扩展卡尔曼滤波的钠离子电池SOC估计 被引量:3
18
作者 张福建 赵席 +1 位作者 郑新月 邓富金 《电池》 北大核心 2025年第1期99-103,共5页
精确估计荷电状态(SOC)对于钠离子电池的合理使用至关重要。以18650型钠离子电池作为研究对象,在实验室钠离子电池阶段放电实验数据基础上,建立二阶RC等效电路模型,利用PyCharm软件进行SOC曲线仿真,对比扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计的SO... 精确估计荷电状态(SOC)对于钠离子电池的合理使用至关重要。以18650型钠离子电池作为研究对象,在实验室钠离子电池阶段放电实验数据基础上,建立二阶RC等效电路模型,利用PyCharm软件进行SOC曲线仿真,对比扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计的SOC曲线与实际曲线,验证算法的有效性和鲁棒性。增加补偿电压后,EKF算法能较好地估计电池的SOC,平均误差为1.79%,整体模型精度优于标准卡尔曼滤波算法,且最大误差减少了1.6个百分点,同时针对不同SOC初值具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 钠离子 扩展卡尔曼滤波(EKF)算法 二阶RC等效 状态(soc) 补偿
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基于多算法融合的动力电池SOC估计
19
作者 王志福 张顺顺 +2 位作者 罗崴 闫愿 李仁杰 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第24期10294-10303,共10页
精确预测动力电池的荷电状态(state of charge, SOC)是电池管理系统(battery management system, BMS)的关键技术,对动力电池的性能和安全具有重要意义。但电池在采集数据的环节会产生噪声从而影响动力电池SOC估计精度,所以提出一种基... 精确预测动力电池的荷电状态(state of charge, SOC)是电池管理系统(battery management system, BMS)的关键技术,对动力电池的性能和安全具有重要意义。但电池在采集数据的环节会产生噪声从而影响动力电池SOC估计精度,所以提出一种基于粒子群优化深度置信网络和自适应扩展卡尔曼/自适应H_(∞)滤波(particle swarm optimization and deep belief network and adaptive extended Kalman filter/adaptive H-infinite filtering fusion, PSO-DBN-AEKF/AHIFF)相融合的电池SOC估计方法。首先,用粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)对深度置信网络(deep belief network, DBN)加以改进得到粒子群优化深度置信网络(particle swarm optimization and deep belief network, PSO-DBN)进行SOC估计,以避免局部最优问题同时提高计算速率。然后,针对电池数据噪声的问题,通过自适应扩展卡尔曼滤波(adaptive extended Kalman filter, AEKF)来减少白噪声的影响,使用自适应H_(∞)滤波(adaptive H-infinite filtering fusion, AHIFF)来减少有色噪声的影响,并使用SOC融合估计器实现不同噪声情况下的最优估计策略。实验结果表明:PSO-DBN-AEKF/AHIFF融合算法相较于传统算法在高斯白噪声、有色噪声干扰下的SOC估计结果具有更高的预测精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 动力 状态(soc) 融合算法 有色噪声
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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
20
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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