锂电池二阶RC等效电路模型参数辨识

以锂电池二阶RC等效电路模型为研究对象,将电池模型RC参数的辨识问题归结为非线性最优化问题,建立非.线性最小二乘优化模型,采用Levenberg-Marquard(LM)算法对其进行求解.该优化问题不仅是非线性的,而且非凸,因此需要对优化算法中的初始值进行选取,同时放电电流大小的变化也会影响参数求解结果的稳健性.为解决这两个问.题,首次提出一种简单有效的RC参数初始值的选取方法和调整最优化模型中的目标函数的方法,保证该算法在不同放电电流情况下均能得到正确的解.仿真结果表明:在选定合适的初始值的情况下,该算法能够快速准确求解模型中的RC参数值.

基于粒子群优化算法的锂电池模型参数辨识

基于戴维南电池模型,采用粒子群优化算法进行离线参数辨识。粒子群优化算法作为一种高效并且简单的算法,在平衡全局优化能力和局部优化能力方面具有显著的优势。

基于不完全退火的正态云禁忌搜索算法及应用

针对RC电路参数优化应用时的局限性,提出一种基于不完全退火的正态云禁忌搜索算法。该算法对原始禁忌搜索算法在寻优过程中出现的对寻优起点过度依赖、早熟、灵敏度不一致等问题进行了改进,首先通过引入改进的不完全模拟退火Metropolis准则作为算子,使得原始禁忌搜索不再依赖初始可行解,具备了一定逃离局部最优解能力;然后采用正态云模型,提出了一种自适应禁忌表记忆策略及遗忘机制,使得禁忌搜索算法具备更强随机性与模糊性,进一步增强其全局搜索性能;最后针对灵敏度不一致问题,提出串行多维多灵敏度混合编、解码策略,实现在同一算法框架下对不同寻优对象定义不同搜索范围,使得低灵敏度解受忽略程度大大降低。采用8个基准函数及TSP-Oliver30标准测试算例进行性能评估,并与其他6种同类型算法对比,证明该算法对原始禁忌搜索算法优化效果良好。将该算法应用于SiMOSFET加速器磁铁开关电源参数优化后,经仿真与实验,结果表明:所提改进算法能够对工程应用进行实际优化,具备优越性与可行性。

考虑电池荷电状态的混合动力汽车复合电源协同控制

针对复合电源的协同控制过程易受电池性能、电流效应、汽车速度等问题的影响,导致复合电源电流分配较不稳定的问题,提出了一种考虑电池荷电状态的混合动力汽车复合电源协同控制方法。该方法首先通过构建二阶电阻-电容(RC)等效电路模型得到电池荷电状态的估算值;其次在估算值的基础上计算出复合电源的效率特性;最后采用自适应滤波器功率分配控制算法,通过构建目标函数和约束条件实现超级电容器与蓄电池的功率分担,进而完成混合动力汽车复合电源的协同控制。仿真结果表明,本文方法的电流分配情况较好,控制后的汽车能耗低,能耗始终控制在0.6~2.7 kW/h。