基于向量式多遗忘因子最小二乘法的城轨列车储能元件充放电参数辨识

• 作者: 刘启胜 刘士齐 刘静雯 唐佳 赵诣 连张翔
• 来源期刊: 武汉大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 城轨列车 储能元件 最小二乘法 多遗忘因子 参数辨识
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 527-533
• 页数: 7页
• 分类号: TM912
• 语种: 中文
• DOI: 10.14188/j.1671-8844.2020-06-008

摘要

采用一种改进的向量式遗忘因子最小二乘法(vector forgetting factor-least square,VFF-LS)作为城轨列车储能元件参数辨识的方法.首先,对比分析了典型储能电池相关等效电路模型,选取Thevenin等效电路模型降低参数辨识过程复杂度;其次,在传统最小二乘法(least square,LS)参数辨识原理的基础上推导出VFF-LS的储能元件参数辨识方法;最后,采用上述方法对2种典型的城轨列车典型储能元件电池组及单体进行了参数辨识.结果 表明,通过VFF-LS方法得到的参数辨识误差均小于15 mV,低于传统LS方法.所采用的方法在充分降低辨识过程复杂性的基础上,能够对不同类型的电池进行精确参数辨识,这将为城轨列车电池管理系统(battery management system,BMS)的设计提供有力支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘启胜	武汉大学电气与自动化学院	36	208	8.0	13.0
2	唐佳	武汉大学电气与自动化学院	7	3	1.0	1.0
3	刘士齐	武汉大学电气与自动化学院	3	0	0.0	0.0
4	刘静雯		1	0	0.0	0.0
5	赵诣	武汉大学电气与自动化学院	1	0	0.0	0.0
6	连张翔	武汉大学电气与自动化学院	1	0	0.0	0.0