基于GA的Thevenin模型改进及参数辨识方法

• 作者: 叶敏 李忠玉 杨光兴 石大维
• 来源期刊: 南方农机
• 学科: 工学
• 关键词: 改进Thevenin模型 充放电欧姆电阻区分模块 参数辨识 遗传算法
• 年，卷（期）: 2019,（23）
• 所属期刊栏目: 南方论坛
• 页码范围: 9-10
• 页数: 2页
• 分类号: TM912
• 字数: 1388字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-3872.2019.23.008

摘要

文章针对动力电池的等效电路模型精度和计算复杂度相矛盾这一问题,对传统的Thevenin模型进行改进:引入充放电欧姆电阻区分模块以及充放电滞后模块,改善了电池在不同状态下的欧姆特性,补偿了极化效应,提高了等效电路模型的预测精度.通过改进的Thevenin模型建立电池的等效电路模型,基于遗传算法(Genetic Algorithm-GA)对电池模型进行参数辨识,最后基于HPPC实验,将原Thevenin模型仿真电压、改进模型仿真电压与实验实测电压进行对比,改进模型和原模型的平均误差最高提高了0.84％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶敏	长安大学工程机械学院	58	206	8.0	11.0
2	李忠玉	长安大学工程机械学院	3	3	1.0	1.0
3	石大维	长安大学工程机械学院	2	0	0.0	0.0
4	杨光兴	长安大学工程机械学院	2	0	0.0	0.0