基于分数阶扩展卡尔曼滤波算法的SOC估计方法
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基于分数阶扩展卡尔曼滤波算法的SOC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分数阶扩展卡尔曼滤波算的SOC估计方法,该方法包括建立锂电池分数阶二阶等效电路模型;确定电路各参数与SOC的函数关系,建立锂电池的状态空间方程;首先对参数初始化,采用自适应遗传算法对分数阶模型参数进行参数辨识;辨识出电池分数阶模型后,采用分数阶扩展卡尔曼滤波算法进行SOC估计;本发明通过自适应遗传算法对分数阶模型进行参数辨识,并结合分数阶扩展卡尔曼滤波算法估计锂电池SOC,解决了整数阶模型不够精准、无法很好描述电池工况特性的问题,结合分数阶扩展卡尔曼滤波算法,利用过去数据的信息,提高了锂电池SOC估计的精度和鲁棒性。
本发明公开了一种基于分数阶扩展卡尔曼滤波算的SOC估计方法,该方法包括建立电池分数阶二阶等效电路模型;确定电路各参数与SOC的函数关系,建立锂电池的状态空间方程;首先对参数初始化,采用自适应遗传算法对分数阶模型参数进行参数辨识;辨识出电池分数阶模型后,采用分数阶扩展卡尔曼滤波算法进行SOC估计;本发明通过自适应遗传算法对分数阶模型进行参数辨识,并结合分数阶扩展卡尔曼滤波算法估计锂电池SOC,解决了整数阶模型不够精准、无法很好描述电池工况特性的问题,结合分数阶扩展卡尔曼滤波算法,利用过去数据的信息,提高了锂电池SOC估计的精度和鲁棒性。
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