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基于动态优选遗忘因子最小二乘在线辨识的磷酸铁锂电池SOC估算
被引量:
8
1
作者
王浩
郑燕萍
虞杨
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2021年第10期23-29,共7页
为提高行驶中电动汽车的动力电池荷电状态(SOC)估算精度,以磷酸铁锂电池为例,提出了一种基于粒子群优选遗忘因子最小二乘(PSO-FFRLS)在线辨识模型的电池SOC估算方法。首先建立电池二阶等效电路模型,然后运用粒子群优化(PSO)算法实时为...
为提高行驶中电动汽车的动力电池荷电状态(SOC)估算精度,以磷酸铁锂电池为例,提出了一种基于粒子群优选遗忘因子最小二乘(PSO-FFRLS)在线辨识模型的电池SOC估算方法。首先建立电池二阶等效电路模型,然后运用粒子群优化(PSO)算法实时为遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)优选最佳遗忘因子,最后,在动态工况下,对比了常用定遗忘因子最小二乘和PSO-FFRLS的在线辨识端电压误差,并分别与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法联合,对比2种方法的估算效果。结果表明,PSO-FFRLS的端电压在线辨识结果能更好地跟随实测电压且误差极小,其与EKF的联合算法对SOC的估算精度也更高。
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关键词
磷酸铁锂电池
粒子群优化
动态优选遗忘因子
在线辨识
扩展卡尔曼滤波
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职称材料
题名
基于动态优选遗忘因子最小二乘在线辨识的磷酸铁锂电池SOC估算
被引量:
8
1
作者
王浩
郑燕萍
虞杨
机构
南京林业大学
出处
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2021年第10期23-29,共7页
基金
江苏省重点研发计划项目(BE2017008)。
文摘
为提高行驶中电动汽车的动力电池荷电状态(SOC)估算精度,以磷酸铁锂电池为例,提出了一种基于粒子群优选遗忘因子最小二乘(PSO-FFRLS)在线辨识模型的电池SOC估算方法。首先建立电池二阶等效电路模型,然后运用粒子群优化(PSO)算法实时为遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)优选最佳遗忘因子,最后,在动态工况下,对比了常用定遗忘因子最小二乘和PSO-FFRLS的在线辨识端电压误差,并分别与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法联合,对比2种方法的估算效果。结果表明,PSO-FFRLS的端电压在线辨识结果能更好地跟随实测电压且误差极小,其与EKF的联合算法对SOC的估算精度也更高。
关键词
磷酸铁锂电池
粒子群优化
动态优选遗忘因子
在线辨识
扩展卡尔曼滤波
Keywords
Lithium iron phosphate battery
Particle swarm optimization
Dynamic optimal forgetting factor
Online identification
Extended Kalman filter
分类号
TM912.2 [电气工程—电力电子与电力传动]
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作者
出处
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被引量
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1
基于动态优选遗忘因子最小二乘在线辨识的磷酸铁锂电池SOC估算
王浩
郑燕萍
虞杨
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2021
8
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