论文摘要
为了提高对大容量磷酸铁锂电池的在线联合精度,分别对在线参数辨识、及SOC估计两部分做了研究。对电池建立了二阶RC等效电路模型,求出了状态表达方程式;使用变遗忘因子的递推最小二乘法来进行在线参数辨识。在多脉冲放电实验工况下,离线参数辨识的最大误差为4.86%(0.18V);而采用变遗忘因子递推最小二乘法,在线辨识的最大误差为1.89%(0.07V)。在线参数辨识不仅实现了实时性,也提高了精度。在参数辨识的基础上,分别采用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)、无迹卡尔曼滤波算法(UKF)对电池SOC进行联合估计。在多脉冲放电实验工况中,当SOC的初始误差在30%以内时,UKF算法收敛到误差允许范围内的最大时间为400s;EKF算法收敛到误差允许范围内的最大时间为1100s(实验中电池的总运行时间为18000s)。且当SOC初值正确时,UKF的最大误差为3.2%,而EKF的误差约为7.8%。因此,UKF的鲁棒性、精确度明显优于EKF。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 袁赛,邓志刚,帅孟超
关键词: 在线参数辨识,变遗忘因子递推最小二乘法,无迹卡尔曼滤波
来源: 电气开关 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 广西大学电气工程学院
基金: 广西自然科学基金项目(2016GXNSFAA380328)
分类号: TM912
页码: 7-11+20
总页数: 6
文件大小: 549K
下载量: 186
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标签：在线参数辨识论文; 变遗忘因子递推最小二乘法论文; 无迹卡尔曼滤波论文;