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改進(jìn)卡爾曼濾波的融合型鋰離子電池SOC估計(jì)方法

發(fā)布時(shí)間:2018-01-01 15:36

  本文關(guān)鍵詞:改進(jìn)卡爾曼濾波的融合型鋰離子電池SOC估計(jì)方法 出處:《儀器儀表學(xué)報(bào)》2016年07期  論文類型:期刊論文


  更多相關(guān)文章: 鋰離子電池 荷電狀態(tài)估計(jì) 卡爾曼濾波器 最小二乘支持向量機(jī) 方差可變


【摘要】:荷電狀態(tài)(SOC)估計(jì)對(duì)于鋰離子電池充放電優(yōu)化控制、任務(wù)規(guī)劃、可靠性提升等均具有重要價(jià)值,針對(duì)廣泛應(yīng)用的卡爾曼濾波(KF)一類方法存在的參數(shù)設(shè)置無具體標(biāo)準(zhǔn)、模型性能隨工況環(huán)境改變而適應(yīng)性降低等問題,提出一種噪聲方差可變卡爾曼濾波方法(VVKF)的SOC估計(jì)算法,該算法每次迭代時(shí)估計(jì)并設(shè)定最適應(yīng)當(dāng)前系統(tǒng)狀態(tài)的的噪聲方差,克服了KF噪聲方差初值依靠人為經(jīng)驗(yàn)設(shè)定而造成精度下降的問題,同時(shí)采用最小二乘支持向量機(jī)作為KF的量測(cè)方程,通過建立樣本庫(kù)的方式克服電池型號(hào)以及工況改變對(duì)SOC估計(jì)精度的影響。采用馬里蘭大學(xué)CACLE中心鋰離子電池?cái)?shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)證明了VVKF較KF性能的提升以及SOC估計(jì)的有效性。
[Abstract]:State of charge (SOC) estimation for lithium ion battery charge and discharge control, mission planning, enhance the reliability have important value for wide application of Calman filter (KF) is a kind of method parameters set no specific standard, model performance with the change of working conditions reduce adaptability problems, put forward a kind of noise variance variable Calman filtering method (VVKF) SOC estimation algorithm, each iteration of the algorithm to estimate and set the most appropriate noise variance of current state of the system, overcomes the KF noise variance depends on human experience caused by the initial value setting accuracy is reduced, at the same time using least squares support vector machine as the measurement equation KF, overcome the battery model and the condition changes to SOC estimation accuracy. Through the establishment of a sample database using the method of experiment CACLE center of University of Maryland Li ion battery data set and clear VVKF The improvement of KF performance and the effectiveness of SOC estimation.

【作者單位】: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)電氣工程及自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(61301205,61571160) 部委重點(diǎn)基金(9140A170501HT01001) 哈爾濱工業(yè)大學(xué)科研創(chuàng)新基金(HIT.NSRIF.2014017)項(xiàng)目資助
【分類號(hào)】:TM912
【正文快照】: 1引言鋰離子電池是將化學(xué)能轉(zhuǎn)化為電能的裝置,其荷電狀態(tài)(state of charge,SOC)表征了電池當(dāng)前剩余容量的多少,是表征電池狀態(tài)的重要參數(shù)[1]。目前SOC估計(jì)算法主要包括:電流積分法、放電試驗(yàn)法、開路電壓法、負(fù)載電壓法、電化學(xué)阻抗譜、內(nèi)阻法、線性模型等和模糊邏輯、回歸分

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本文編號(hào):1365129

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