基于双向GRU和H_(∞)滤波器的SOC复合估算

桂阳; 周飞; 杨文; 陈星; 李康群

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基于双向GRU和H_(∞)滤波器的SOC复合估算

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锂离子电池荷电状态(SOC)估算作为电池管理系统(BMS)的重要功能,是合理利用EV车辆电池组能量的前提。现有估算方法中,基于模型驱动法过程繁琐、计算量大;基于数据驱动法对数据要求高,估计精度差。针对以上问题,提出了基于双向GRU(BidiGRU)神经网络结合H∞滤波器的复合估算方法来估算锂离子电池的SOC。用不同温度下北京应力循环工况(BJDST)来训练BidiGRU神经网络模型,再使用联邦测试程序驾驶时间表(US06)来对模型进行测试。测试结果的均方根误差(RMSE)最小可达到2.05%,平均绝对误差(MAE)最小可达到1.79%。用H∞滤波器优化后的RMSE和MAE均可降低到0.17%以下,最低可达到0.11%。结果表明该方法可在不同温度和不同工况下对锂离子电池SOC做出实时估计,并能够达到较高的精度。

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来源
《电源技术》 |2022年第4期|384-389|共6页
作者
桂阳; 周飞; 杨文; 陈星; 李康群;
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作者单位

南京航空航天大学直升机传动技术国家级重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类各种材料蓄电池;
关键词
锂离子电池; SOC估计; 双向GRU神经网络; H∞滤波;

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