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基于滚动时域估计EKF算法的电池SOC预测
被引量：
2
1
作者
李凌锋
陶晋宜
张富强
《电源技术》
CAS
北大核心
2020年第7期991-994,共4页
扩展卡尔曼滤波算法(EKF)是分析电池SOC估计的有效工具,对于非线性系统具有良好的估计结果。但在实际情况下,测量噪声的模型不再是0均值白噪声,导致预测结果有较大误差。提出利用滚动时域(MHE)算法与扩展卡尔曼滤波算法结合,采用滚动时...
扩展卡尔曼滤波算法(EKF)是分析电池SOC估计的有效工具,对于非线性系统具有良好的估计结果。但在实际情况下,测量噪声的模型不再是0均值白噪声,导致预测结果有较大误差。提出利用滚动时域(MHE)算法与扩展卡尔曼滤波算法结合,采用滚动时域窗口的思想,综合前N个时刻的窗口信息来估计当前的SOC。通过建立到达函数并加入M估计器替代测量误差,将预测问题转化为优化问题,并根据EKF的求解思想给出了近似最优解。实验仿真证明,该算法可以有效提高SOC的估计精度。
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关键词
SOC估算
EKF
算法
mhe算法
M估计器
优化问题
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职称材料
题名
基于滚动时域估计EKF算法的电池SOC预测
被引量：
2
1
作者
李凌锋
陶晋宜
张富强
机构
太原理工大学电气与动力工程学院
西安电子科技大学电子工程学院
出处
《电源技术》
CAS
北大核心
2020年第7期991-994,共4页
基金
工信部通信软科学研究课题(2018-R-21)。
文摘
扩展卡尔曼滤波算法(EKF)是分析电池SOC估计的有效工具,对于非线性系统具有良好的估计结果。但在实际情况下,测量噪声的模型不再是0均值白噪声,导致预测结果有较大误差。提出利用滚动时域(MHE)算法与扩展卡尔曼滤波算法结合,采用滚动时域窗口的思想,综合前N个时刻的窗口信息来估计当前的SOC。通过建立到达函数并加入M估计器替代测量误差,将预测问题转化为优化问题,并根据EKF的求解思想给出了近似最优解。实验仿真证明,该算法可以有效提高SOC的估计精度。
关键词
SOC估算
EKF
算法
mhe算法
M估计器
优化问题
Keywords
SOC estimation
EKF algorithm
mhe
algorithm
M-estimator
optimization problem
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于滚动时域估计EKF算法的电池SOC预测
李凌锋
陶晋宜
张富强
《电源技术》
CAS
北大核心
2020
2
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