發(fā)布時間：2018-01-01 15:36

  本文關鍵詞：改進卡爾曼濾波的融合型鋰離子電池SOC估計方法　出處：《儀器儀表學報》2016年07期 　論文類型：期刊論文

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

【摘要】：荷電狀態(tài)(SOC)估計對于鋰離子電池充放電優(yōu)化控制、任務規(guī)劃、可靠性提升等均具有重要價值,針對廣泛應用的卡爾曼濾波(KF)一類方法存在的參數(shù)設置無具體標準、模型性能隨工況環(huán)境改變而適應性降低等問題,提出一種噪聲方差可變卡爾曼濾波方法(VVKF)的SOC估計算法,該算法每次迭代時估計并設定最適應當前系統(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)驗設定而造成精度下降的問題,同時采用最小二乘支持向量機作為KF的量測方程,通過建立樣本庫的方式克服電池型號以及工況改變對SOC估計精度的影響。采用馬里蘭大學CACLE中心鋰離子電池數(shù)據(jù)集的實驗證明了VVKF較KF性能的提升以及SOC估計的有效性。
[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)大學電氣工程及自動化學院;
【基金】：國家自然科學基金(61301205,61571160) 部委重點基金(9140A170501HT01001) 哈爾濱工業(yè)大學科研創(chuàng)新基金(HIT.NSRIF.2014017)項目資助
【分類號】：TM912
【正文快照】： 1引言鋰離子電池是將化學能轉化為電能的裝置,其荷電狀態(tài)(state of charge,SOC)表征了電池當前剩余容量的多少,是表征電池狀態(tài)的重要參數(shù)[1]。目前SOC估計算法主要包括:電流積分法、放電試驗法、開路電壓法、負載電壓法、電化學阻抗譜、內阻法、線性模型等和模糊邏輯、回歸分

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