基于IUPF算法与可变参数电池模型的SOC估计方法

• 作者: 何耀 刘新天 曾国建 李贺 郑昕昕
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 锂电池 荷电状态 可变参数Thevenin模型 IUPF算法
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 54-62
• 页数: 9页
• 分类号: TM912
• 字数: 6684字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2018.01.009

摘要

针对常用电池模型参数固定和适用范围有限的问题,建立受温度和SOC影响的可变参数的Thevenin模型,并利用实验设计(DOE)方法和最小二乘法对模型参数进行辨识.针对系统噪声较大时影响算法估计精度的问题,提出了一种改进的无迹卡尔曼粒子滤波(IUPF)算法.将系统状态噪声和量测噪声两者同时引入到采样点中,对其进行对称采样处理,同时将其引入到算法计算过程中以保证算法的精度.在可变参数Thevenin模型基础上采用的IUPF算法,在保证模型适用范围的同时减小了噪声对系统估计精度的影响.实验及仿真结果表明,基于IUPF算法与可变参数电池模型的SOC估计方法在解决现有电池模型适用范围有限、保证模型精度的同时,在多个温度下对SOC有较高的估算精度.尤其在系统状态噪声、量测噪声影响较大时,算法估算精度有了明显提高,且对由模型参数所带来的扰动具有良好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘新天	合肥工业大学智能制造技术研究院	31	156	7.0	10.0
2	何耀	合肥工业大学智能制造技术研究院	29	143	7.0	10.0
3	郑昕昕	合肥工业大学智能制造技术研究院	27	124	6.0	9.0
4	曾国建	合肥工业大学智能制造技术研究院	21	107	6.0	9.0
5	李贺	合肥工业大学智能制造技术研究院	1	8	1.0	1.0