基于LSTM-UKF的全电船用锂电池SOC容量估计

• 作者: 辛浩东 赵欣 周昊 耿攀 宫贺
• 来源期刊: 船舶工程
• 学科: 交通运输
• 关键词: 全电船 锂电池 荷电状态 无迹卡尔曼滤波 长短期记忆网络
• 年，卷（期）: 2021,（11）
• 所属期刊栏目: 船舶电气、探通导设备及自动控制
• 页码范围: 111-117
• 页数: 7页
• 分类号: U661.43
• 语种: 中文
• DOI: 10.13788/j.cnki.cbgc.2021.11.20

摘要

针对电池SOC估算的问题,首先建立高精度电池模型并使用无迹卡尔曼滤波器(UKF)对锂电池SOC进行估计;然后采用一种长短期记忆网络(LSTM)的SOC估算方法,使用电压、电流和温度变量对模型进行训练,通过UKF滤除噪声,进一步提升LSTM网络的估算精度.模型对SOC初始值的依赖程度低,UKF算法得到了明显优化.结果 表明,采用LSTM-UKF的网络模型相比LSTM网络模型,其估算稳定性和精确度有了较大提升,SOC估算误差低于0.8％,均方根误差(RMSE)仅为0.22％.