基于系统辨识的电化学超级电容器建模

各种不同类型电化学超级电容器的工作机理有较大区别,为克服机理分析法不适合机理复杂系统的建模和通用性差的缺点,提出一种基于系统辨识方法建立的电化学超级电容器模型。首先计算确定辨识实验数据的采样周期和长度,并采用小波分析对其进行滤波处理;针对模型结构辨识问题,利用行列式比定阶法确定模型阶次,然后在此基础上辨识模型参数;最后对模型进行仿真分析和验证。结果表明,文中建模方法可行有效,所建立的模型可以准确描述超级电容器的特性,同时待辨识数据经过小波滤波处理后可以有效提高模型精度。     

基于粒子群优化的超级电容器模型结构与参数辨识

为了分析超级电容器的动态特性,并准确估计荷电状态、健康状态等信息,需要建立超级电容器模型。提出以系统辨识方法作为建模手段,为克服广义误差准则不能保证模型输出误差最小的缺点,采用输出误差准则并推导出对应的非线性目标函数。应用粒子群优化算法对该目标函数进行优化求解,并获得模型参数。针对结构辨识问题,采用最终输出误差准则计算结构判别指标,通过比较该指标值确定模型最佳阶次。实验和仿真结果表明,所提模型能精确描述超级电容器的动态特性,建模方法可行。     

混合型水系超级电容器建模及其参数辨识

论文在深入分析混合型水系超级电容器工作机理的基础上,提出并建立一种可描述其充放电外特性的等效电路模型。首先对混合型水系超级电容器各组成元件进行单独建模;然后综合构成其整体等效电路模型;随后详细讨论了模型参数的辨识方法,推导了参数辨识的模型结构,并采用限定记忆递推最小二乘法辨识模型参数;最后利用实验数据对所建立的模型进行仿真分析和验证。实验和仿真结果证明了本文所建立模型的准确性。