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在实际工况中,电池测量参数易受相关性较强的有色噪声干扰。仅考虑有色观测噪声满足一阶自回归模型,提出一种带有色观测噪声的自适应无迹卡尔曼滤波算法(CM-AUKF)。算法对荷电状态(SOC)估计的平均绝对误差为0.000 4,均方根误差为0.000 3,估计精度和稳定性较高,可克服对系统噪声方差初值敏感的问题,提高SOC估计的自适应能力。 相似文献
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电池荷电状态(SOC)的估算精度是影响新能源汽车性能的重要因素之一。针对电池参数动态变化影响SOC估算精度的问题,在确定二阶RC等效电路模型的基础上,采用渐衰记忆的递推最小二乘算法和扩展卡尔曼滤波算法对模型参数与SOC在线联合估算。经过实验与仿真验证,在模拟城市道路工况的放电条件下,与安时法和卡尔曼法相比,联合估算方法得到的SOC估算值与真实值的误差缩小到1.29%。该方法能够适应电池特性的动态变化,保证较高的SOC估算精度。 相似文献
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锂离子电池荷电贮存性能的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
将锂离子电池在不同荷电状态(SOC)下贮存,对贮存前后的电池性能进行了测试;对在不同SOC下贮存对电池性能的影响进行了研究,结果发现:电池进行长期贮存时,电池电压在3.80 V左右,电池的综合性能最好;当电池电压超过3.90 V时,对电池的容量、内阻、平台和循环寿命都会产生不利影响;而电池在完全放电态或过低SOC下贮存,电池的循环性能略有下降,电池不能立即使用,且容易出现过放电. 相似文献
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提出基于渐消记忆的递推算法(RFMRA)和改进的新一代汽车合作伙伴(PNGV)等效电路模型的锂离子电池荷电状态(SOC)在线估算方法.RFMRA在传统递推最小二乘算法的基础上加入遗忘因子,使在线参数辨识能更实时地反映模型参数;在PNGV模型上串联RC回路,可更精确地体现电池特性.与离线SOC估算相比,算法的最大误差降低35.106%,平均绝对误差(MAE)降低7.21%,平均绝对值百分比误差(MAPE)降低22.42%,均方根误差(RMSE)降低25.38%. 相似文献
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此处提出了基于Transformer的荷电状态(SOC)预测模型以提高对锂离子电池的SOC预测精度及效率。首先将易于测量的电压电流等数据作为编码器的输入,利用编码器端的多头注意力机制来提取深层特征,充分地利用输入数据的特征信息,同时将目标SOC作为解码器端的输入,将编码器的输出输入至解码器端,最后输出时移后的SOC得到预测结果。为了防止标签泄露,在解码器端的输入采用了掩码机制,同时实现了卷积神经网络提取特征和循环神经网络利用数据变化的时序性。利用锂电池的工况放电实验数据进行训练,以均方误差(MSE)作为评价标准。实验结果表明,所提出的基于Transformer模型具有较高的预测精度。 相似文献