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1.
针对电动汽车锂离子电池整数阶模型不能精确反映电池极化反应的问题,提出了一种基于自适应遗传算法(AGA)的分数阶模型,并采用分数阶多新息卡尔曼滤波(FOMIEKF)算法对电池荷电状态(SOC)估计.在二阶RC等效电路模型的基础上建立分数阶模型并用AGA辨识模型参数,然后用FOMIEKF算法进行SOC估计,最后与卡尔曼滤波(EKF)、分数阶扩展卡尔曼滤波(FOEKF)算法进行比较.结果表明,在混合动力脉冲测试下,模型端电压最大误差低于1%,SOC平均误差与最大误差比传统方法分别下降了0.79%、0.95%.因此,基于AGA分数阶模型的FOMIEKF方法可以有效估计SOC. 相似文献
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针对电动汽车动力锂离子电池的状态估计问题,提出一种基于分数阶等效电路建模方法,并采用分数阶卡尔曼滤波算法估计电池荷电状态(SOC)。首先建立基于二阶等效电路的分数阶电池模型,采用遗传算法辨识阶数,然后利用分数阶卡尔曼滤波算法估计电池SOC,并与扩展卡尔曼滤波算法进行比较。实验结果表明,在恒流放电下采用分数阶模型,其端电压最大绝对误差为0.014V,SOC最大估计误差不超过2%。本文提出的基于二阶等效电路的分数阶模型及分数阶卡尔曼滤波算法,不仅给出了一种准确、可靠的建模方法,而且为有效提高电池管理系统中SOC估计的准确性提供了途径。 相似文献
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基于锂电池荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)的耦合关系,设计了SOC-SOH联合估计系统。首先,构建锂电池等效电路模型和自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法,进行锂电池SOC估计;其次,建立锂电池分数阶模型,设计模糊控制器辨识分数阶模型参数,基于分数阶模型参数和电池充电工况确立健康因子,引入麻雀搜索算法(SSA)改进反向传播神经网络(BPNN),进行锂电池SOH估计;然后,集成SOC与SOH估计方法,设计联合估计系统;最后,设计锂电池老化实验、动态应力测试(DST)和US06动态实验方案,对比分析不同工况下不同算法的SOC-SOH联合估计效果。结果表明,基于提出的SOC-SOH联合估计方法,估计误差小于1%,具有良好的估计特性。 相似文献
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魏克新陈峭岩 《中国电机工程学报》2014,(3):445-452
应用传统的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法估计电动汽车锂离子动力电池核电状态(state of charge,SOC)时,常会出现由于电池模型参数不准确而造成估计误差增大的问题,该文采用了自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented Kalman filter,AUKF)算法解决该问题。AUKF算法是一种循环迭代算法,可以实时估计电池模型中的欧姆内阻,提高电池模型准确性,从而提高电池SOC估计精度。另外,电池的欧姆内阻可以表征电池的健康状态(state of health,SOH),因此还可以根据电池的欧姆内阻估计出电池的SOH。在设定工况下对电池做充放电实验,实验分析表明,与UKF相比,AUKF提高了电池SOC估计的精度,并能准确的估计出电池的欧姆内阻。 相似文献
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基于自适应无迹卡尔曼滤波算法的锂离子动力电池状态估计 总被引:1,自引:0,他引:1
应用传统的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法估计电动汽车锂离子动力电池核电状态(state of charge,SOC)时,常会出现由于电池模型参数不准确而造成估计误差增大的问题,该文采用了自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented Kalman filter,AUKF)算法解决该问题。AUKF算法是一种循环迭代算法,可以实时估计电池模型中的欧姆内阻,提高电池模型准确性,从而提高电池SOC估计精度。另外,电池的欧姆内阻可以表征电池的健康状态(state of health,SOH),因此还可以根据电池的欧姆内阻估计出电池的SOH。在设定工况下对电池做充放电实验,实验分析表明,与UKF相比,AUKF提高了电池SOC估计的精度,并能准确的估计出电池的欧姆内阻。 相似文献
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为了更好地优化电池的能量管理,提高电池的利用效率,加强电池的安全性能,有必要对锂离子电池的荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)进行精确估计。为解决噪声协方差取值和粒子采样分布问题,该文首先提出自适应扩展粒子滤波(AEPF)算法,根据状态向量预测的准确度自适应调整噪声协方差,并利用扩展卡尔曼滤波实现粒子分布函数的局部线性化。随后利用双自适应扩展粒子滤波(DAEPF)算法进一步实现电池SOC和SOH的联合估计,避免电池使用过程中模型参数变化对SOC估计的影响,并结合多时间尺度的方法节约所需的计算资源。最后在动态工况条件下对不同电池模型与算法进行对照实验,结果表明,改进后的算法收敛速度明显提升,且能够显著地提高电池的SOC与SOH的估计精度。 相似文献
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针对锂离子电池荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)难以直接测量的问题,提出基于多新息的扩展卡尔曼粒子滤波(MIEKPF)与扩展卡尔曼粒子滤波(EKPF)协同估计SOC和SOH。采用EKPF算法在线辨识参数,并估计SOH,将阻容等辨识结果作为输入,弥补估计SOC时应该考虑电池老化影响产生的误差,实现SOH对SOC的修正,提高模型精度。在新欧洲驾驶周期(NEDC)工况下,进行充放电实验,EKPF算法估计SOH的结果符合实际情况。MIEKPF-EKPF算法最终SOC估计的平均误差为0.48%、最大误差为1.97%、均方根误差为0.58%,仿真结果验证了所提方法的可行性和准确性。 相似文献
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锂电池荷电状态(SOC)估计是电池管理系统中不可或缺的重要组成部分。锂电池传统整数阶等效电路模型未充分考虑其内部电化学反应现象,故将导致SOC估计结果偏离真实状态。文中以磷酸铁锂电池单体为研究对象,提出一种基于分数阶阻抗模型的锂电池SOC估计方法。该方法利用分数阶元件表征锂电池内部固液界面的输运现象和极化效应,基于分数阶微分理论建立状态转移方程和系统量测方程,并针对锂电池高度非线性的工作特性,利用无迹变换逼近原始状态分布,运用分数阶无迹卡尔曼滤波算法估计锂电池SOC。实验结果表明,分数阶阻抗模型能准确描述锂电池工作特性,所提算法在估计精度和跟踪速度上有一定提高。 相似文献
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以分数阶微分理论为依据,建立分数阶二阶RC等效电路模型,采用自适应遗传算法(AGA)结合脉冲放电实验对模型的参数进行辨识,并对整数阶模型和分数阶模型的精度进行对比.针对分数阶模型的特点以及扩展卡尔曼滤波器(EKF)算法的不足,提出了基于分数阶模型的多新息自适应EKF算法,通过与健康状态(SOH)联合估计来实时修正荷电状态(SOC)模型参数.结果表明,搭建的分数阶模型可以更好地描述锂电池的特性,分数阶多新息自适应扩展卡尔曼滤波器(FOMIAEKF)算法和联合估计方法可以有效提高估算的精度和跟踪的速度. 相似文献
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V. P. Kazantsev A. B. Petrochenkov A. V. Romodin N. I. Khoroshev 《Russian Electrical Engineering》2011,82(11):600-606
Some aspects of the technology of using electrical equipment on the basis of statistical (stochastic) methods for short-term
forecasting are considered. The experimental (calculating) part includes construction and testing of specific forecasting
models in order to ground their further application. 相似文献
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根据规划在黄河北干流上布置万家寨、龙口、天桥、碛口、古贤、甘泽坡6座水利枢纽工程。北干梯级开发可有效控制和管理黄河的水沙关系、洪水;改善生态环境,使水资源得到合理利用;向华北电网提供大量电力,对秦晋2省工农业、通航和旅游等具有促进作用,并带动地方经济的发展。 相似文献
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以系列电冰箱(柜)用压缩机的电动机为例,详细介绍利用基本相似理论设计,确定系列电动机主要性能参数及尺寸的方法和步骤,并介绍优先数及其在设计中的应用,解决如何将基本相似理论运用到系列电机设计中的难题,为工程技术人员指明了一条简便,快捷的设计途径,亦为推广应用基本相似理论提供了一个范例。 相似文献
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大型企业电网的负荷特性主要表现为感应电动机群特性,为了改进现在常用的电力系统潮流算法中用恒功率模型来表征节点负荷,不能满足工程精度要求的问题,提出了在对企业电网负荷节点电动机群进行等效变换后,引入负荷特性的潮流计算的思路,在此基础上进行了理论推导,并经过现场实测数据,进行了仿真。仿真结果表明,负荷特性的潮流计算方法符合企业工程精度要求,可以达到提升业电网潮流计算结果在精确度、实用度等方面的要求,具有一定的理论和工程意义。 相似文献
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简述了水口水电厂机组顶盖排水控制系统改造的必要性,介绍了系统改造方案,指出了系统调试的注意事项,提出了系统改进建议。 相似文献