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基于IUPF算法与可变参数电池模型的SOC估计方法
被引量：
7
1
作者
刘新天
李贺
+2 位作者
何耀
郑昕昕
曾国建
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期54-62,共9页
针对常用电池模型参数固定和适用范围有限的问题,建立受温度和SOC影响的可变参数的Thevenin模型,并利用实验设计(DOE)方法和最小二乘法对模型参数进行辨识.针对系统噪声较大时影响算法估计精度的问题,提出了一种改进的无迹卡尔曼粒子滤...
针对常用电池模型参数固定和适用范围有限的问题,建立受温度和SOC影响的可变参数的Thevenin模型,并利用实验设计(DOE)方法和最小二乘法对模型参数进行辨识.针对系统噪声较大时影响算法估计精度的问题,提出了一种改进的无迹卡尔曼粒子滤波(IUPF)算法.将系统状态噪声和量测噪声两者同时引入到采样点中,对其进行对称采样处理,同时将其引入到算法计算过程中以保证算法的精度.在可变参数Thevenin模型基础上采用的IUPF算法,在保证模型适用范围的同时减小了噪声对系统估计精度的影响.实验及仿真结果表明,基于IUPF算法与可变参数电池模型的SOC估计方法在解决现有电池模型适用范围有限、保证模型精度的同时,在多个温度下对SOC有较高的估算精度.尤其在系统状态噪声、量测噪声影响较大时,算法估算精度有了明显提高,且对由模型参数所带来的扰动具有良好的鲁棒性.
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关键词
锂电池
荷电状态
可变参数Thevenin模型
iupf
算法
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职称材料
题名
基于IUPF算法与可变参数电池模型的SOC估计方法
被引量：
7
1
作者
刘新天
李贺
何耀
郑昕昕
曾国建
机构
合肥工业大学智能制造技术研究院
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期54-62,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51607052
61603120)
文摘
针对常用电池模型参数固定和适用范围有限的问题,建立受温度和SOC影响的可变参数的Thevenin模型,并利用实验设计(DOE)方法和最小二乘法对模型参数进行辨识.针对系统噪声较大时影响算法估计精度的问题,提出了一种改进的无迹卡尔曼粒子滤波(IUPF)算法.将系统状态噪声和量测噪声两者同时引入到采样点中,对其进行对称采样处理,同时将其引入到算法计算过程中以保证算法的精度.在可变参数Thevenin模型基础上采用的IUPF算法,在保证模型适用范围的同时减小了噪声对系统估计精度的影响.实验及仿真结果表明,基于IUPF算法与可变参数电池模型的SOC估计方法在解决现有电池模型适用范围有限、保证模型精度的同时,在多个温度下对SOC有较高的估算精度.尤其在系统状态噪声、量测噪声影响较大时,算法估算精度有了明显提高,且对由模型参数所带来的扰动具有良好的鲁棒性.
关键词
锂电池
荷电状态
可变参数Thevenin模型
iupf
算法
Keywords
lithium battery
state-of-charge（SOC）
variable parameter Thevenin model
improved unscented Kalman particle filter （
iupf
） algorithm
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IUPF算法与可变参数电池模型的SOC估计方法
刘新天
李贺
何耀
郑昕昕
曾国建
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
7
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职称材料
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