為提高安時積分法對荷電狀態(tài)估計的精度,解決其估計誤差隨時間不斷增大的問題,采用極限學(xué)習(xí)機(jī)算法建立了安時積分法的誤差預(yù)測模型,該模型以電池工作電流作為輸入,對應(yīng)的安時積分法荷電狀態(tài)估計誤差作為輸出,將誤差預(yù)測模型與安時積分法進(jìn)行融合,對安時積分法的荷電狀態(tài)估計值進(jìn)行校正,形成了安時積分法和極限學(xué)習(xí)機(jī)方法融合的鋰離子電池荷電狀態(tài)在線估計方法.仿真分析結(jié)果表明,相比安時積分法,融合方法可有效減小荷電狀態(tài)估計誤差,克服安時積分法估計誤差隨時間不斷增大的問題. 

【文章來源】：蘭州理工大學(xué)學(xué)報. 2020,46(05)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

電池模塊原理

表1 部分放電仿真數(shù)據(jù)及安時積分法誤差Tab.1 Partial discharge simulation data and errors of ampere hour integration method 第一組 第二組 電流I/A SOC標(biāo)準(zhǔn)值 絕對誤差 電流I/A SOC標(biāo)準(zhǔn)值 絕對誤差 5.176 1 0 5.176 1 0 … … … … … … 9.260 0.999 0.012 9.232 0.999 0.012 9.201 0.999 0.012 9.224 0.999 0.012 … … … … … … 41.257 0.605 0.030 47.420 0.604 0.030 43.610 0.604 0.031 17.474 0.603 0.029 … … … … … … 33.573 0.062 0.084 31.406 0.063 0.083選取圖2中前1 000、2 000、3 000、4 000、5 000次估計中的最大絕對誤差進(jìn)行比較,結(jié)果如表2所列.

綜上,本文以表1中第一組的電池電流與安時積分法的絕對誤差數(shù)據(jù)作為輸入、輸出的訓(xùn)練樣本,進(jìn)行基于ELM算法的誤差預(yù)測模型的訓(xùn)練.得到以電池電流為輸入,估計誤差為輸出的誤差預(yù)測模型,其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示,其中模型輸入I為電池電流,模型輸出y為估計誤差的預(yù)測值.為提高算法獲取輸出權(quán)值最優(yōu)解的效率,本文在訓(xùn)練誤差預(yù)測模型時,首先采用下式的方法將數(shù)據(jù)歸一化到[0,1]:

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3469132