基于信息反馈粒子群的高精度锂离子电池模型参数辨识

论文摘要

锂离子电池模型参数精度是影响模型仿真电池静态和动态特性的一个重要因素。近年来,粒子群优化(PSO)算法常被应用于模型参数辨识中。然而PSO算法及其改进算法在迭代过程中存在此问题,即粒子位置的更新并未引起其局部最优位置以及种群全局最优位置的更新,从而导致优化算法无法获得更优结果。针对此问题,提出一种基于信息反馈的粒子群(FPSO)算法,其能够根据粒子位置更新的反馈信息重新调整粒子位置,旨在促进粒子局部最优位置和全局最优位置持续更新以提高寻优精度。在利用常用基准函数对本文FPSO算法进行性能验证后,将其应用于锂离子电池模型参数辨识,实验结果表明,相比基于线性PSO、自适应权重PSO以及最小二乘法的模型参数辨识结果,本文提出的FPSO算法能够提高模型精度。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 黄凯,郭永芳,李志刚

关键词: 锂离子电池,等效电路模型,模型参数辨识,信息反馈

来源: 电工技术学报 2019年S1期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学),河北工业大学人工智能与数据科学学院

基金: 国家自然科学基金(51377044),河北省自然科学基金重点项目(E2017202284),河北省教育厅青年基金项目(QN2017314,QN2017316)资助

分类号: TM912

DOI: 10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.L80546

页码: 378-387

总页数: 10

文件大小: 1160K

下载量: 188

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