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基于二阶RC网络模型的UKPF-VFFRLS电池SOC预测估计
1
作者 许耀辉 张丽霞 +1 位作者 刘大勇 常凤筠 《电源技术》 CAS 北大核心 2023年第5期644-649,共6页
针对单一滤波算法对动力电池荷电状态(SOC)预测估计精度有限的问题,分析并建立了二阶RC网络等效电路模型,进行了离线参数辨识,并验证了辨识结果的准确性。以该模型为基础,运用无迹卡尔曼粒子滤波(UKPF)算法对动力电池SOC的动态模型状态... 针对单一滤波算法对动力电池荷电状态(SOC)预测估计精度有限的问题,分析并建立了二阶RC网络等效电路模型,进行了离线参数辨识,并验证了辨识结果的准确性。以该模型为基础,运用无迹卡尔曼粒子滤波(UKPF)算法对动力电池SOC的动态模型状态进行预测估计,以带可变遗忘因子的递推最小二乘法(VFFRLS)对动态模型参数进行辨识,两者互为输入输出,实现UKPF-VFFRLS算法的联合估计。仿真实验结果表明:相比原有单一滤波算法,UKPF-VFFRLS联合估计算法使得SOC平均误差降低至0.74%,均方根误差(RMSE)低至0.009 9,提高了SOC的预测估计结果精度,从而提升了能源消耗预判能力和电池使用效率。 展开更多
关键词 二阶RC网络 UKPF VFFRLS soc联合估计
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基于DFFRLS和神经网络-ASRUKF算法的蓄电池SOC估计 被引量：2
2
作者 顾钟凡 陈玉伟 +2 位作者 李承澳 张德春 黄海 《电气传动》 2022年第17期59-65,80,共8页
以3.5 V/20 A·h的磷酸铁锂电池为研究对象,针对其荷电状态(SOC)在线估计问题,建立二阶戴维南(Thevenin)等效RC电路模型,结合BP神经网络、动态遗忘因子最小递推二乘(DFFRLS)法和自适应平方根无迹卡尔曼滤波(ASRUKF)算法提出一种SOC... 以3.5 V/20 A·h的磷酸铁锂电池为研究对象,针对其荷电状态(SOC)在线估计问题,建立二阶戴维南(Thevenin)等效RC电路模型,结合BP神经网络、动态遗忘因子最小递推二乘(DFFRLS)法和自适应平方根无迹卡尔曼滤波(ASRUKF)算法提出一种SOC联合估计算法。采用BP神经网络代替多项式拟合开路电压-荷电状态(OCV-SOC)曲线,提高曲线拟合精度;通过DFFRLS在线辨识模型参数;结合ASRUKF算法进行SOC联合估计。研究表明提出的联合估计算法有效消除了因噪声协方差初值人为设定的误差并克服滤波发散导致状态协方差矩阵非半正定问题,达到获取最优SOC估计值的目的。在循环动态压力测试(DST)实验工况下,将联合估计算法与其他传统算法进行比较,结果表明提出的SOC联合估计算法具有更好的快速性、收敛性和精确性。 展开更多
关键词 蓄电池 BP神经网络 动态遗忘因子RLS算法 自适应平方根UKF算法 soc联合估计
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适用于无人水下潜航器电池管理系统的SOC-SOH联合估计
3
作者 卢地华 周胜增 陈自强 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1080-1090,共11页
为了提高无人水下潜航器(UUV)电池管理系统状态的估计精度,提出荷电状态-健康状态(SOC-SOH)联合估计方法.搭建测试台架,采用4组锂离子电池进行全寿命周期下的充放电测试,获取不同老化程度下的特性数据.经理论推导和实验分析设计四维表... 为了提高无人水下潜航器(UUV)电池管理系统状态的估计精度,提出荷电状态-健康状态(SOC-SOH)联合估计方法.搭建测试台架,采用4组锂离子电池进行全寿命周期下的充放电测试,获取不同老化程度下的特性数据.经理论推导和实验分析设计四维表征因子,建立基于改进支持向量回归(SVR)的SOH估计模型.探究电池状态的耦合关系,建立基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的SOC估计模型,采用遗忘因子递推最小二乘算法(RLS)更新模型参数,利用SOH对SOC估计结果进行修正.通过不同工况的实验进行验证,结果表明:四维表征因子和电池容量相关性好,SOH估计模型精度高,SOC估计模型精度在联合修正后得到提升.所提的联合估计方法具有较高的通用性和可靠性,可以作为有效的嵌入式电池管理系统状态估计算法. 展开更多
关键词 无人潜航器(UUV) 锂离子电池 soc-SOH联合估计 扩展卡尔曼滤波(EKF) 支持向量回归(SVR)
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基于电热耦合模型的宽温域锂离子电池SOC/SOP联合估计
4
作者 刘莹 孙丙香 +1 位作者 赵鑫泽 张珺玮 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3030-3041,共12页
准确的状态估计对于锂离子电池安全可靠运行具有重要意义,但由于非线性强,多参数耦合,实现宽温域多参数联合在线估计难度较大。考虑到温度影响,建立电热耦合模型,采用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)在线辨识电池参数,通过电压及温度仿真验证... 准确的状态估计对于锂离子电池安全可靠运行具有重要意义,但由于非线性强,多参数耦合,实现宽温域多参数联合在线估计难度较大。考虑到温度影响,建立电热耦合模型,采用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)在线辨识电池参数,通过电压及温度仿真验证了模型的准确性;然后针对无迹卡尔曼滤波算法(UKF)历史数据利用率低的问题,引入多新息理论(MI)改进UKF,改进后的算法在非电压平台区荷电状态(SOC)估计均方根误差不超过1.2%,相较于改进前误差降低了30%以上,并结合安时积分法设计切换算法,解决了MIUKF算法在磷酸铁锂电池电压平台区无法通过电压反馈修正SOC估计误差的问题,实现了宽温域复杂工况下全区间SOC的准确估计,在不同SOC初始值条件下验证了结合算法的准确性,均方根误差不超过3%,为峰值功率(SOP)估计提供了可靠的SOC值;最后将温度约束引入到SOP估计中,提出多约束条件下的SOP估计方法,结果表明在高温条件下,温度起到关键限制作用,可以防止电池温升过大,减少安全隐患。 展开更多
关键词 磷酸铁锂电池 宽温域 soc/SOP联合估计 电热耦合模型 改进UKF 多约束条件
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基于电热耦合效应的锂电池荷电状态与温度状态联合估计 被引量：1
5
作者 常小兵 侯宗尚 +2 位作者 刘连起 王光 谢家乐 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1142-1153,共12页
准确估计电池的荷电状态(SOC)和内部温度可以提高电池的性能和安全性。其中,电池模型的准确性和估计算法的适用性是关键。为了解决这两个问题,本文建立了圆柱形锂离子电池的多参数电热耦合模型。模型考虑电池SOC与温度变化之间的耦合关... 准确估计电池的荷电状态(SOC)和内部温度可以提高电池的性能和安全性。其中,电池模型的准确性和估计算法的适用性是关键。为了解决这两个问题,本文建立了圆柱形锂离子电池的多参数电热耦合模型。模型考虑电池SOC与温度变化之间的耦合关系,并且利用改进的熵热系数实验获得电池运行中产生的可逆热与不可逆热,通过可变遗忘因子最小二乘算法(VFFRLS)进行参数辨识,并对比独立的电模型与热模型的SOC与内部温度估计结果,验证了多参数电热耦合模型的准确性,结果证明所提模型相比较于单独的电热模型,估计精度提高了70%以上。最后,设计了一种基于奇异值分解的卡尔曼滤波(SVD-AUKF)算法来同时在线估计SOC和内部温度,并在改进的动态测试(DST)工况下对所提方法进行实验验证。结果表明:所提方法相较于扩展卡尔曼滤波(EKF)与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,能实现更高精度的SOC和温度估计,SOC与内部温度的平均误差分别是5%和0.2℃。 展开更多
关键词 可逆热 soc和温度联合估计 多参数电热耦合模型 SVD-AUKF算法
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