基于分数阶锂电池模型的FOMIAEKF算法SOC估计

• 作者: 丁羿茗 吕瑞强 蒋超
• 来源期刊: 电源技术
• 关键词: 分数阶模型 自适应遗传算法 EKF算法 多新息自适应 联合估计
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 研究与设计|Research and design
• 页码范围: 1148-1151
• 页数: 4页
• 分类号: TM912
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-087X.2021.09.014

摘要

以分数阶微分理论为依据,建立分数阶二阶RC等效电路模型,采用自适应遗传算法(AGA)结合脉冲放电实验对模型的参数进行辨识,并对整数阶模型和分数阶模型的精度进行对比.针对分数阶模型的特点以及扩展卡尔曼滤波器(EKF)算法的不足,提出了基于分数阶模型的多新息自适应EKF算法,通过与健康状态(SOH)联合估计来实时修正荷电状态(SOC)模型参数.结果表明,搭建的分数阶模型可以更好地描述锂电池的特性,分数阶多新息自适应扩展卡尔曼滤波器(FOMIAEKF)算法和联合估计方法可以有效提高估算的精度和跟踪的速度.