基于在线参数辨识和ASR-UKF的锂离子电容SOC估计

• 作者: 吕甜 张雪霞
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 锂离子电容 在线参数辨识 联合算法 SOC估计
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 27-30,55
• 页数: 5页
• 分类号: TM53
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-087X.2021.01.007

摘要

以一种新型混合型超级电容器——锂离子电容为研究对象,针对其在混合动力机车应用中的SOC估计问题,建立锂离子电容的二阶等效电路模型,采用带遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS)和自适应平方根无迹卡尔曼滤波算法(ASR-UKF)交叉联合的方法对锂离子超级电容的荷电状态(SOC)进行估算.FFRLS可以对动态变化的模型参数进行实时且精确的在线辨识,在获得精确的模型参数的基础上,运用ASR-UKF算法对SOC估计不断修正更新,消除系统的未知噪声所引起的误差,并且利用协方差平方根来代替协方差矩阵进行迭代运算,克服滤波发散的问题,进而获得最优的SOC估算值.通过在实验室环境下的混合脉冲功率特性(HPPC)工况和模拟工况的实验仿真,评估了该联合算法的有效性.