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基于二阶RC网络模型的UKPFVFFRLS电池SOC预测估计

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admin 发表于 2024-12-14 11:58 | 查看全部 阅读模式

文档名:基于二阶RC网络模型的UKPFVFFRLS电池SOC预测估计
摘要:针对单一滤波算法对动力电池荷电状态(SOC)预测估计精度有限的问题,分析并建立了二阶RC网络等效电路模型,进行了离线参数辨识,并验证了辨识结果的准确性.以该模型为基础,运用无迹卡尔曼粒子滤波(UKPF)算法对动力电池SOC的动态模型状态进行预测估计,以带可变遗忘因子的递推最小二乘法(VFFRLS)对动态模型参数进行辨识,两者互为输入输出,实现UKPF-VFFRLS算法的联合估计.仿真实验结果表明:相比原有单一滤波算法,UKPF-VFFRLS联合估计算法使得SOC平均误差降低至0.74%,均方根误差(RMSE)低至0.0099,提高了SOC的预测估计结果精度,从而提升了能源消耗预判能力和电池使用效率.

作者:许耀辉   张丽霞   刘大勇   常凤筠 Author:XUYaohui   ZHANGLixia   LIUDayong   CHANGFengjun
作者单位:辽宁科技大学电子与信息工程学院,辽宁鞍山114051;中国科学院沈阳自动化研究所,辽宁沈阳110016辽宁省大数据管理中心(辽宁省信息中心),辽宁沈阳110002中国科学院沈阳自动化研究所,辽宁沈阳110016辽宁科技大学电子与信息工程学院,辽宁鞍山114051
刊名:电源技术 ISTICPKU
Journal:ChineseJournalofPowerSources
年,卷(期):2023, 47(5)
分类号:TM912
关键词:二阶RC网络  UKPF  VFFRLS  SOC联合估计  
机标分类号:TU201.5TM346TM912
在线出版日期:2023年6月2日
基金项目:基于二阶RC网络模型的UKPF-VFFRLS电池SOC预测估计[
期刊论文]  电源技术--2023, 47(5)许耀辉  张丽霞  刘大勇  常凤筠针对单一滤波算法对动力电池荷电状态(SOC)预测估计精度有限的问题,分析并建立了二阶RC网络等效电路模型,进行了离线参数辨识,并验证了辨识结果的准确性.以该模型为基础,运用无迹卡尔曼粒子滤波(UKPF)算法对动力电池SOC...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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基于二阶RC网络模型的UKPF-VFFRLS电池SOC预测估计.pdf
2024-12-14 11:58 上传
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