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

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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

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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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来源
《汽车技术》 |2021年第10期|23-29|共7页
作者
王浩; 郑燕萍; 虞杨;
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作者单位

南京林业大学南京210037;

南京林业大学南京210037;

南京林业大学南京210037;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类碱性蓄电池;
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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