發(fā)布時間：2018-03-25 04:31

  本文選題：蓄電池　切入點(diǎn)：SOC估算　出處：《電工技術(shù)學(xué)報》2014年S1期

【摘要】：以鉛酸蓄電池為研究對象,通過構(gòu)造一種綜合型策略來實(shí)現(xiàn)對儲能蓄電池荷電狀態(tài)(SOC)的實(shí)時準(zhǔn)確估算。本方法首先引入遞推最小二乘(RLS)算法實(shí)現(xiàn)對蓄電池模型參數(shù)的在線辨識,進(jìn)而將該參數(shù)辨識策略與無跡卡爾曼濾波(UKF)算法相結(jié)合,這樣一來,在采用UKF對SOC進(jìn)行估算時所用模型參數(shù)為在線辨識的結(jié)果,本研究將此兩種算法巧妙地結(jié)合起來實(shí)現(xiàn)了對蓄電池SOC的實(shí)時準(zhǔn)確估算。由于在線模型參數(shù)辨識的實(shí)現(xiàn),使得該策略具有較強(qiáng)的自適應(yīng)性,故此可稱之為自適應(yīng)SOC估算技術(shù)。仿真結(jié)果表明,該方法可實(shí)現(xiàn)對蓄電池SOC的準(zhǔn)確估算。
[Abstract]:Taking lead-acid battery as the research object, a comprehensive strategy is constructed to realize the real-time and accurate estimation of the charged state of the storage battery (SOC). In this method, the recursive least square algorithm is introduced to realize the on-line identification of the battery model parameters. Furthermore, the parameter identification strategy is combined with the unscented Kalman filter (UKF) algorithm, so that the model parameters used in the estimation of SOC by UKF are on-line identification results. In this study, the two algorithms are skillfully combined to realize the real-time and accurate estimation of battery SOC. Because of the realization of on-line model parameter identification, the strategy has strong adaptability. Therefore, it can be called adaptive SOC estimation technology. The simulation results show that this method can realize accurate estimation of battery SOC.
【作者單位】： 燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：河北省博士后擇優(yōu)資助項(xiàng)目(B2013005002) 河北省自然科學(xué)基金青年基金(E2014203198)
【分類號】：TM912

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