| 基于RFMRA和改进PNGV模型的锂离子电池SOC估算 |
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| 引用本文： | 刘冬雷,范永存,王顺利,夏黎黎.基于RFMRA和改进PNGV模型的锂离子电池SOC估算[J].电池,2021,51(5):470-473. |
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| 作者姓名： | 刘冬雷 范永存 王顺利 夏黎黎 |
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| 作者单位： | 西南科技大学信息工程学院,四川 绵阳 621010 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;西南科技大学自然科学研究项目 |
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| 摘 要： | 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％.
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| 关 键 词： | 锂离子电池 新一代汽车合作伙伴(PNGV)模型 荷电状态(SOC) 渐消记忆的递推算法(RFMRA) |
Estimation of Li-ion battery SOC based on RFMRA and improved PNGV model |
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| LIU Dong-lei,FAN Yong-cun,WANG Shun-li,XIA Li-li.Estimation of Li-ion battery SOC based on RFMRA and improved PNGV model[J].Battery Bimonthly,2021,51(5):470-473. |
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| Authors: | LIU Dong-lei FAN Yong-cun WANG Shun-li XIA Li-li |
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