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Vi-RNN算法储能电池在线SOC估计
引用本文:文茹馨,刘惠颖,梁言贺,汪江昭,林文娟,王宗晶,李琦.Vi-RNN算法储能电池在线SOC估计[J].中国测试,2023(5):117-122.
作者姓名:文茹馨  刘惠颖  梁言贺  汪江昭  林文娟  王宗晶  李琦
作者单位:1. 国网黑龙江省电力有限公司供电服务中心;2. 湖南大学电气与信息工程学院
摘    要:锂离子电池的荷电状态(state of charge, SOC)估计是电池管理系统的重要组成部分。更加精确的SOC估计结果,有利于储能电站的并网和控制。该文提出一种基于Vi-RNN的储能电池SOC估计算法,该算法将储能电池端口电压和电压增量作为输入,荷电状态作为输出,RNN算法作为框架,实现在线更高精度的SOC估计。采用储能锂离子电池在0.2C和0.3C充放过程中的测量数据进行仿真分析。结果显示:相较于MEA-BP算法,该方法估计结果的均方误差和相对误差更低,均方误差降低约20%。

关 键 词:锂电池  荷电状态  循环神经网络  电压增量  均方误差  相对误差
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