基于BCRLS-UKF的锂电池荷电状态估计方法
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基于BCRLS-UKF的锂电池荷电状态估计方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了一种基于BCRLS‑UKF的锂电池荷电状态估计方法,解决了传统离线辨识不能实时更新电池当前参数,随工作时间的增长易导致SOC估计精度较大误差的问题,其技术方案要点是包括有以下步骤:建立锂电池模型,获得电池模型的状态方程;将电池模型的状态方程离散化,通过上一时刻的状态估计值和当前时刻采集的信息实时更新电池模型的参数,采用带有偏差补偿的递推最小二乘法进行在线参数辨识,计算获得偏差补偿后的参数估计值;通过UKF算法估计锂电池的SOC值;本发明的一种基于BCRLS‑UKF的锂电池荷电状态估计方法,能有效解决不确定性噪声对模型参数辨识的干扰,提高辨识进度,提高SOC估计精度。
本发明公开了一种基于BCRLS‑UKF的电池荷电状态估计方法,解决了传统离线辨识不能实时更新电池当前参数,随工作时间的增长易导致SOC估计精度较大误差的问题,其技术方案要点是包括有以下步骤:建立锂电池模型,获得电池模型的状态方程;将电池模型的状态方程离散化,通过上一时刻的状态估计值和当前时刻采集的信息实时更新电池模型的参数,采用带有偏差补偿的递推最小二乘法进行在线参数辨识,计算获得偏差补偿后的参数估计值;通过UKF算法估计锂电池的SOC值;本发明的一种基于BCRLS‑UKF的锂电池荷电状态估计方法,能有效解决不确定性噪声对模型参数辨识的干扰,提高辨识进度,提高SOC估计精度。
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