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简化分数阶AEPF的锂电池SOC估计算法
被引量：
2
1
作者
张宵洋
陈康义
吴新波
《电源技术》
CAS
北大核心
2022年第10期1156-1160,共5页
电池极化效应、随机干扰以及电池在整个寿命周期内高度非线性和动态特性,给电池荷电状态(SOC)在线精确估计带来了许多挑战。等效模型的精确表达与估计算法的优化设计是提高SOC估计精度的两大重要技术路线。对此,提出了基于分数阶模型自...
电池极化效应、随机干扰以及电池在整个寿命周期内高度非线性和动态特性,给电池荷电状态(SOC)在线精确估计带来了许多挑战。等效模型的精确表达与估计算法的优化设计是提高SOC估计精度的两大重要技术路线。对此,提出了基于分数阶模型自适应扩展卡尔曼粒子滤波(FOAEPF)的SOC估计方法。对分数阶模型(FOM)的二项式系数的求和项进行了适当的截断,从而得到了能够有效降低计算量的简化分数阶模型。然后运用AEPF算法估计电池的SOC。自适应扩展卡尔曼滤波被用作粒子滤波算法的建议分布函数,不但解决了粒子滤波算法的粒子退化问题,而且能够充分结合两类算法的优势实现二次滤波。多组实验的测试结果表明所提出的方法在削减计算负担的基础上,能够进一步提高电池SOC估计精度与鲁棒性。
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关键词
锂电池
分数阶
自适应扩展卡尔曼粒子滤波
荷电状态
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职称材料
题名
简化分数阶AEPF的锂电池SOC估计算法
被引量：
2
1
作者
张宵洋
陈康义
吴新波
机构
九州电子有限公司
哈尔滨工业大学化工与化学学院
出处
《电源技术》
CAS
北大核心
2022年第10期1156-1160,共5页
文摘
电池极化效应、随机干扰以及电池在整个寿命周期内高度非线性和动态特性,给电池荷电状态(SOC)在线精确估计带来了许多挑战。等效模型的精确表达与估计算法的优化设计是提高SOC估计精度的两大重要技术路线。对此,提出了基于分数阶模型自适应扩展卡尔曼粒子滤波(FOAEPF)的SOC估计方法。对分数阶模型(FOM)的二项式系数的求和项进行了适当的截断,从而得到了能够有效降低计算量的简化分数阶模型。然后运用AEPF算法估计电池的SOC。自适应扩展卡尔曼滤波被用作粒子滤波算法的建议分布函数,不但解决了粒子滤波算法的粒子退化问题,而且能够充分结合两类算法的优势实现二次滤波。多组实验的测试结果表明所提出的方法在削减计算负担的基础上,能够进一步提高电池SOC估计精度与鲁棒性。
关键词
锂电池
分数阶
自适应扩展卡尔曼粒子滤波
荷电状态
Keywords
lithium battery
fractional order
adaptive extended Kalman particle filter
state of charge
分类号
TM912.9 [电气工程—电力电子与电力传动]
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作者
出处
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被引量
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1
简化分数阶AEPF的锂电池SOC估计算法
张宵洋
陈康义
吴新波
《电源技术》
CAS
北大核心
2022
2
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