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基于RTS-IEKPF算法的锂电池SOC估算

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【作者】 吴铁洲杜炘宇吴麟章

【Author】 WU Tiezhou;DU Xinyu;WU Linzhang;Hubei Key Laboratory for High-efficiency Utilization of Solar Energy and Operation Control of Energy Storage System,Hubei University of Technology;

【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

【摘要】 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。

【基金】 国家自然科学基金资助项目(51677058)~~
【所属期刊栏目】 能源技术 (2019年18期)
  • 【DOI】10.16652/j.issn.1004-373x.2019.18.020
  • 【分类号】TN713;U469.72
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