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基于H∞无迹卡尔曼滤波的退役锂离子电池SOC估计
基于H∞无迹卡尔曼滤波的退役锂离子电池SOC估计
作者:
娄伟明
李珂
王华昕
罗扬帆
谢宝江
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
退役电池
荷电状态
H∞控制
调整因子
无迹卡尔曼滤波
摘要:
电动汽车的锂离子动力电池退役后,具备在储能系统等场合继续使用的潜力,其SOC(电池荷电状态)的准确估计对于退役电池的梯次利用具有重要意义.针对传统UKF(无迹卡尔曼滤波)算法出现模型参数不确定及采样噪声干扰导致估算精度下降甚至系统发散等问题,提出一种HUKF(H∞无迹卡尔曼滤波)算法.该算法在UKF基础上,利用H∞控制理论引入调整因子来修正UKF中计算协方差时遇到的病态矩阵,提高对异常值和非高斯噪声的鲁棒性.实验结果表明,改进算法以较快的收敛速度实现了更精确的SOC估计,且鲁棒性较好,满足了退役电池SOC估计的实际需求.
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EKF预测算法
基于无迹卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计
锂离子电池模型
荷电状态(SOC)
在线估计
无迹卡尔曼滤波
基于扩展卡尔曼滤波的锂离子电池寿命预测方法
扩展卡尔曼滤波
最优局部加权回归平滑
锂离子电池
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文献信息
篇名
基于H∞无迹卡尔曼滤波的退役锂离子电池SOC估计
来源期刊
浙江电力
学科
工学
关键词
退役电池
荷电状态
H∞控制
调整因子
无迹卡尔曼滤波
年,卷(期)
2020,(8)
所属期刊栏目
电网技术
研究方向
页码范围
53-60
页数
8页
分类号
TM912
字数
4948字
语种
中文
DOI
10.19585/j.zjdl.202008009
五维指标
作者信息
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王华昕
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李珂
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荷电状态
H∞控制
调整因子
无迹卡尔曼滤波
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研究去脉
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期刊影响力
浙江电力
主办单位:
浙江省电力学会
浙江省电力试验研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1007-1881
CN:
33-1080/TM
开本:
大16开
出版地:
杭州朝晖八区华电弄1号
邮发代号:
创刊时间:
1979
语种:
chi
出版文献量(篇)
4305
总下载数(次)
6
总被引数(次)
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