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题名基于RTS-IEKPF算法的锂电池SOC估算
被引量:4
- 1
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作者
吴铁洲
杜炘宇
吴麟章
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机构
湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2019年第18期84-89,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51677058)~~
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文摘
针对瞬间大电流充放电使电池非线性加剧,使用迭代扩展卡尔曼滤波算法(IEKF)估算电池荷电状态(SOC)时会有较大误差.为了减小误差,进一步提高SOC的估算精度,提出一种基于锂电池复合电化学模型的融合RTS最优平滑的迭代扩展卡尔曼粒子滤波算法(RTS-IEKPF).该方法利用RTS(Rauch-Tung-Streibel)最优平滑算法与IEKF算法结合生成粒子滤波的建议分布,得到RTS-IEKPF,并用该方法来估算锂电池的SOC.实验结果表明,RTS-IEKPF算法SOC的估算精度优于PF,IEKF和IEKPF算法SOC的估算精度.
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关键词
锂电池
SOC估算
RTS-IEKPF
粒子滤波
最优平滑
实验验证
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Keywords
Lithium battery
SOC estimation
RTS-IEKPF
particle filtering
optimal smoothness
experiment verification
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分类号
TN245.34
[电子电信—物理电子学]
TM912
[电气工程—电力电子与电力传动]
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题名基于UKPF算法的锂离子电池SOC估算
被引量:6
- 2
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作者
吴铁洲
刘康丽
杜炘宇
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机构
湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室
中国市政工程中南设计研究总院有限公司
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出处
《电源技术》
CAS
北大核心
2021年第5期602-605,625,共5页
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基金
国家自然科学基金(51677058)。
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文摘
电池在工作时电流变化剧烈,使用传统无迹卡尔曼算法(UKF)估算电池荷电状态(SOC)时有较大误差。为了提高SOC估算精度,基于锂离子电池混合噪声模型,利用粒子滤波算法对无迹卡尔曼的滤波进行修正,得到无迹卡尔曼粒子滤波算法(UKPF),并用该方法来估算锂离子电池的SOC。实验结果表明,UKPF算法SOC的估算误差小于2.1%,明显优于UKF和PF算法。
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关键词
无迹卡尔曼
SOC估算
混合噪声模型
粒子滤波
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Keywords
unscented Kalman
SOC estimation
mixed noise model
particle filter
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分类号
TM912
[电气工程—电力电子与电力传动]
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题名装配式建筑的电气设计要点分析
被引量:1
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作者
张世虎
杜炘宇
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机构
中国市政工程中南设计研究总院有限公司
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出处
《电子技术(上海)》
2023年第1期256-257,共2页
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文摘
阐述装配式建筑电气设计中的问题,装配式建筑中的电气设计方案,包括管线设计、配电箱安装、电气装置安装、防雷设计,探讨工程设计的优化,从而保障装配式建筑的电气设计质量和效率。
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关键词
建筑电气设计
装配式
设计方案
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Keywords
building electrical design
assembly type
design scheme
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分类号
TU85
[建筑科学]
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