基于VFFRLS算法的锂电池参数辨识

动力电池性能是影响电动汽车综合性能的关键因素,因此准确辨识锂离子电池模型的参数对后续电池系统的荷电状态估计和健康状态预测至关重要。为了提高锂离子电池模型参数辨识算法的精度,以磷酸铁锂电池作为研究对象,建立电池二阶RC等效电路模型,并采用基于变量遗忘因子的最小二乘算法对锂离子电池模型进行在线参数辨识。通过搭建测试平台进行充放电实验,基于2种不同工况的实验数据,分别用文中算法、递推最小二乘算法和传统的带遗忘因子的最小二乘算法进行参数辨识,根据辨识结果估计出的端口电压与实验测试得到的实际值的误差比较来描述文中算法辨识结果的准确度。实验结果表明,基于变量遗忘因子的最小二乘算法在锂电池参数辨识方面表现出快速的收敛性和较高的估计精度。     

基于粒子群优化算法的锂电池模型参数辨识

基于戴维南电池模型,采用粒子群优化算法进行离线参数辨识.粒子群优化算法作为一种高效并且简单的算法,在平衡全局优化能力和局部优化能力方面具有显著的优势.     

动力电池动态模型参数辨识的研究

为实现动力电池状态的精确估计,需要提高电池模型的精确性.对选定的电池模型进行在线参数辨识能够实时反映电池真实的工作状态.采用含遗传因子的递推最小二乘算法（FFRLS）对二阶RC模型进行参数辨识,并在Matlab/Simulink环境下搭建仿真模型用于验证辨识结果.仿真验证结果表明：由FFRLS算法得到的模型参数较为精确,可以作为模型参数在线辨识的一种有效手段.另外,FFRLS算法还能完成电池开路电压的估计,可作为估计电池SOC的参考,有利于了解电池性能状态.     

铅酸电池模型及参数辨识研究

随着电动车技术的发展,铅酸电池得到了更广泛的应用。电池模型是研究动力电池充放电特性的重要工具,合理的电池模型能够仿真电池的充放电过程,通过系统辨识方法,电池模型参数还能够实时反映电池的性能状态。本文选用了二阶RC等效电路模型对在动态应力测试(DST)试验规程条件下的电池充放电行为进行仿真,采用含遗传因子的递推最小二乘算法(FFRLS)对模型参数进行辨识,并通过端电压比较法对辨识结果进行验证。结果表明:二阶RC等效电路模型参数可以提供较为精确的充放电过程仿真,模型参数辨识结果可提供包括内阻和电池开路电压等参数的估计,从而有助于反映电池的性能状态。     

基于差分进化法的锂电池模型参数辨识算法研究

基于二阶RC等效电路模型,采用差分进化法对模型参数进行离线辨识.相比于传统的最小二乘法辨识电池模型参数模型,差分进化法的鲁棒性好、辨识精度高,因此被广泛应用于求解优化问题.     

阀控式铅酸蓄电池的等效电路模型和参数辨识

电池模型是研究电池性能的重要工具,根据阀控式铅酸蓄电池的特性,建立一种能反应其内部特性的二阶RC电路等效模型。然后根据模型,推导出能够反映出电池性能的开路电压和内阻。设计伪随机序列作为模型激励,对铅酸电池在特定条件下的充放电实验进行模拟,利用基于遗忘因子的最小递推二乘法进行模型参数辨识。通过端电压比较法对辨识结果进行验证,结果表明:采用M序列作为激励的参数辨识方法,能够准确有效地辨识阀控式铅酸电池等效电路模型的参数,并可以对其参数的获取提供理论基础与支持。二阶等效电路模型及基于递推最小二乘算法的模型参数的辨识结果可以精确地进行充放电过程仿真。     

基于二阶ETP解析解的空调-建筑电热耦合系统辨识方法

对空调-建筑电热耦合系统进行建模是挖掘空调调节潜力的基础。为解决当前基于二阶等效热参数（ETP）建模研究中存在的拟合精度有限、电热耦合特性考虑不足等问题,文中首先推导了二阶ETP模型解析递推形式,具有高拟合精度、递推值有界、步长灵活可调的优势,可提高模型的准确性、可靠性以及对多样化数据采集技术的适应性。然后,采用平均能效比刻画空调电热转化过程,提出考虑平均能效比的空调-建筑电热耦合解析化模型参数辨识方法,综合利用室内气温拟合机制和制热量拟合机制进行参数寻优。最后,搭建实际测试环境对所提方法性能进行验证。结果表明,该方法能在现有基础上显著提升参数辨识的准确率,从而为能源系统仿真、空调负荷调控等应用提供更加准确可靠的模型基础。     

轨道交通备用电源模型搭建及参数辨识研究

轨道交通备用电源是为轨道交通车辆在紧急时刻提供应急供电,保障车辆在特殊情况下的可靠性.目前新能源汽车的动力电源模型的研究较多,因轨道交通备用电源的使用环境、运行工况等条件较为复杂,其模型方面的研究较少.本文探讨了轨道交通备用电源模型的适用类型、关键参数辨识方法等内容,形成较为完善的轨道交通备用电源模型的研究方法.该模型...     

锂电池等效模型建立与参数辨识方法研究

近年来锂离子电池的发展迅速,基于电池的储能系统在国内外得到广泛应用,国内也在研发基于锂离子电池的混合储能系统。为了确保储能系统在复杂工况下的高效、安全和可靠运行,建立高保真的电池模型和进行准确的参数辨识至关重要。本文对锂电池的工作原理和特性进行简述,综述了锂离子电池的模型和等效电路模型的参数辨识方法,对各种方法的原理进行介绍。综合考虑准确度和复杂度选择二阶RC等效电路模型作为其等效电路模型,采用混合脉冲功率性能测试(HPPC)和最小二乘法进行参数辨识,通过充放电实验,验证模型精度,结果表明,模型与实际虽存在一定误差,能较为准确反映电池的静动态特性。     

基于Gassing模型的锂电池SOC估计与参数辨识

具有非线性、时变性的Gassing锂电池模型具有以下两大特点[1]:模型考虑了析气现象,使其适用范围拓广到SOC＞85％的临界情况;模型考虑了温度的动态变化对系统状态变量的影响.针对该模型,基于相关的试验数据,采用双Kalman滤波算法(DKF),同时实现了对模型参数的辨识和对SOC的在线估计.台架试验和实车验证表明,...     

基于RLS法的锂离子电池离线参数辨识

提出一种基于递推型最小二乘法(RLS)算法改进的离线参数识别方法,采用RLS法作为离线参数辨识的初值,以解决离线辨识初值选择的限制,并能保证辨识结果的精度。采用RLS算法辨识参数,获取模型参数,仿真电压和实验电压最大误差达100 m V,但耗时仅120 s。采用Simscape模型的离线参数辨识方法,最大误差58 m V,耗时1. 8 h;利用RLS算法获取初值,用离线参数辨识方法,最大误差为31 m V,平均误差15 m V,耗时0. 5 h。辨识精度与辨识速度都有明显的提升。     

动力锂电池RC等效模型辨识方法

针对动力锂电池模型难以准确估算的非线性特性,推导并建立RC电池等效模型方程,通过大量充放电实验数据,应用最小二乘法辨识出模型参数,仿真结果验证了RC等效模型的准确性。     

基于电阻耦合法的发电机励磁系统参数辨识

提出了一种基于电阻的信号耦合法,可将伪随机信号或阶跃信号耦合到自动电压调节器（AVR）的机端电压反馈信号中,用于解决目前某些发电机励磁控制系统时没有预留测试信号输入端子而难以进行励磁系统参数辨识试验的问题。该方法已用于某实际385MW同步发电机励磁系统现场测试,并用遗传算法进行了参数辨识。校验结果证明了该方法的有效性。     

空调负荷二阶等效热参数模型参数辨识方法

空调负荷是最具潜力的需求侧资源之一.然而,由于建筑环境、用户偏好等因素的差异,空调负荷具有明显的异质性,脱离实际场景建立空调负荷异质性聚合模型,难以准确获取其聚合功率及响应潜力.在具体应用场景下,搭建了实际空调负荷集中控制系统,并在实际空调系统支持下,提出计及空调负荷二阶等效热参数模型参数时变特性的参数辨识方法.通过最...     

基于遗传算法的动力电池参数模型辨识

针对磷酸铁锂动力电池利用二阶等效电路模型建立电池动态模型,考虑电池的电势及温度特性,分析在不同充放电倍率下对电池模型参数的影响。基于新威BT400测试电池离线数据,采用遗传算法改进后的系统辨识获得全局最优解。实际实验得出,通过离线数据对辨识参数进行验证最大误差为1.2%,能较好地反映出电池的动静态特性。     

广东电网基于PMU的负荷模型参数辨识研究

建立基于PMU（phasor measurement unit,相量测量装置）数据的广东电网的实测负荷模型和辨识算法,指出PMU数据处理后用于负荷建模,要满足两个基本条件：一是PMU数据采集地点要装在220kV及以下电压等级的功率受端的纯负荷站点,负荷站出线没有小电源接入;二是PMU数据采集密度达到100Hz／s以上。以广东电网220kV清远变电站为例,通过与系统实际响应的对比分析,验证了负荷模型参数辨识方法的有效性。     

基于现场实测的电力系统静态负荷模型参数辨识

从模型参数的辨识准则和辨识算法等方面,将现场实测负荷特性数据用于电力系统传统静态负荷模型和综合静态负荷模型的参数辨识,并对这两类模型在电力系统仿真计算的实际应用加以分析,从而得出了一些有意义的结论.     

锂离子电池三维电化学-热耦合模型及生热分析

锂离子电池在放电过程中的温度变化会影响电池的工作性能,严重时还会引起安全事故。建立了3.4 V/50 Ah磷酸铁锂电池的三维电化学-热耦合模型,能获得比单一模型更精确全面的电池温度场分布及其动态变化的情况。模拟了电池0.5 C、1 C和2 C恒流放电工况下温升变化以及三维温度场分布。随着放电倍率的增大,锂离子电池内部呈不均匀化,电池最高温度变大,温度场的不均匀性越大,温升速率越高,温差越大;电池越靠近中心的部分温度越高,最高温度出现在电池几何中心位置,极柱温度最低,正极柱温度略高于负极柱。