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带可变遗忘因子递推最小二乘法的超级电容模组等效模型参数辨识方法
被引量：
38
1
作者
谢文超
赵延明
+1 位作者
方紫微
刘树立
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第5期996-1005,共10页
为了准确地辨识风力发电机变桨系统后备电源中超级电容模组等效模型的参数,解决由于“数据饱和”现象所产生增益下降过快的缺点,建立超级电容模组三分支等效电路模型,提出一种带可变遗忘因子的递推最小二乘法(RLS)的超级电容模组等效电...
为了准确地辨识风力发电机变桨系统后备电源中超级电容模组等效模型的参数,解决由于“数据饱和”现象所产生增益下降过快的缺点,建立超级电容模组三分支等效电路模型,提出一种带可变遗忘因子的递推最小二乘法(RLS)的超级电容模组等效电路模型参数辨识方法,然后建立超级电容模组多方法参数辨识的Simulink仿真模型,并进行仿真与分析。结果表明:该方法充电后静态阶段的综合误差为0.19%,比电路分析法的综合误差降低了6.92%,比分段优化法的综合误差降低了0.09%。整个充放电过程的综合误差为1.22%,比电路分析法降低了9.5%,比分段优化法降低了1.6%。带可变遗忘因子的RLS法比电路分析法和分段优化法拥有更高的辨识精度。
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关键词
超级电容模组
等效模型
参数辨识
可变遗忘因子
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职称材料
题名
带可变遗忘因子递推最小二乘法的超级电容模组等效模型参数辨识方法
被引量：
38
1
作者
谢文超
赵延明
方紫微
刘树立
机构
湖南科技大学
信息与电气
工程
学院
风电
机组
运行
数据
挖掘与
利用
技术
湖南省
工程
研究
中心
(
湖南科技大学
)
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第5期996-1005,共10页
基金
国家重点研发计划(2016YFF0203400)
湖南省研究生创新项目(CX2018B670)资助。
文摘
为了准确地辨识风力发电机变桨系统后备电源中超级电容模组等效模型的参数,解决由于“数据饱和”现象所产生增益下降过快的缺点,建立超级电容模组三分支等效电路模型,提出一种带可变遗忘因子的递推最小二乘法(RLS)的超级电容模组等效电路模型参数辨识方法,然后建立超级电容模组多方法参数辨识的Simulink仿真模型,并进行仿真与分析。结果表明:该方法充电后静态阶段的综合误差为0.19%,比电路分析法的综合误差降低了6.92%,比分段优化法的综合误差降低了0.09%。整个充放电过程的综合误差为1.22%,比电路分析法降低了9.5%,比分段优化法降低了1.6%。带可变遗忘因子的RLS法比电路分析法和分段优化法拥有更高的辨识精度。
关键词
超级电容模组
等效模型
参数辨识
可变遗忘因子
Keywords
Supercapacitor cell module
equivalent circuit model
parameter identification
variable forgetting factor
分类号
TM53 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
带可变遗忘因子递推最小二乘法的超级电容模组等效模型参数辨识方法
谢文超
赵延明
方紫微
刘树立
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
38
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