基于RTS-IEKPF算法的锂电池SOC估算

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.

基于UKPF算法的锂离子电池SOC估算

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。

装配式建筑的电气设计要点分析

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。