一种基于优化粒子滤波的锂电池SOC估计算法

• 作者: 吴兰花 杨秀芝 苏凯雄 郑明魁
• 来源期刊: 福州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 磷酸铁锂电池 荷电状态 BP神经网络 粒子滤波
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 页码范围: 186-191
• 页数: 6页
• 分类号: TM912.9
• 字数: 3537字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7631/issn.1000-2243.17084

摘要

在构建锂电池状态空间模型基础上,提出一种基于优化粒子滤波的锂电池SOC估计算法,将BP神经网络应用到粒子滤波的权值更新过程中,实现锂电池SOC估计.利用某公司提供的磷酸铁锂电池测试数据,对所提出的算法进行验证,对比算法估计结果与SOC实测结果.结果表明,相对于PF算法,提出的改进算法具有更好的SOC估计性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏凯雄	福州大学物理与信息工程学院	123	311	8.0	10.0
2	郑明魁	福州大学物理与信息工程学院	26	50	5.0	5.0
3	杨秀芝	福州大学物理与信息工程学院	67	146	6.0	8.0
4	吴兰花	福州大学物理与信息工程学院	1	6	1.0	1.0