基于改进粒子滤波的LiFePO4电池二元SOC估算

论文摘要

准确估算电池荷电状态是电池管理系统的核心技术之一。为提高估算电池荷电状态精度,构建了可描述蓄电池倍率容量特性的二元荷电状态模型,并采用一种改进的粒子滤波算法对LiFePO4电池进行荷电状态估算。从标准粒子滤波结构入手,先引入残差重采样算法,缓解了传统序贯重要性采样的粒子退化问题;而后在重采样过程中,采用Thompson-Taylor算法对粒子进行随机线性组合,并生成新粒子,可以抑制标准粒子滤波算法执行过程中的粒子贫化问题。基于这种改进的粒子滤波算法实现了对LiFePO4电池二元荷电状态估算。实验结果表明,改进的粒子滤波算法相比无迹卡尔曼滤波算法,估算电池荷电状态具有更高的精度,估算误差不超过±0.2%。研究结果对电池管理系统估算电池荷电状态具有现实指导意义。

论文目录

• 0 引言
• 1 蓄电池综合模型
•   1.1 KiBaM基本思想
•   1.2 KiBaM离散模型
• 2 基于改进PF的电池SOC估算
•   2.1 基于标准PF的SOC估算
•   2.2 改进残差重采样算法
• 3 基于改进PF及RLS的SOC估算
• 4 实验与分析
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 孙叶宁,魏艳君,赵勇,漆汉宏,陈洪涛

关键词: 电池,二元估算,改进粒子滤波,粒子退化与贫化

来源: 燕山大学学报 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 燕山大学河北省电力电子节能与传动控制重点实验室,国网吉林省电力有限公司松原供电公司

基金: 河北省教育厅高校科技计划青年基金项目(QN2018134),河北省教育厅高校科技计划重点项目(ZD2017081)

分类号: TM912

页码: 511-517+524

总页数: 8

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