基于模型参数在线辨识的蓄电池SOC估算

发布时间：2018-03-25 04:31

  本文选题：蓄电池　切入点：SOC估算　出处：《电工技术学报》2014年S1期

【摘要】：以铅酸蓄电池为研究对象,通过构造一种综合型策略来实现对储能蓄电池荷电状态(SOC)的实时准确估算。本方法首先引入递推最小二乘(RLS)算法实现对蓄电池模型参数的在线辨识,进而将该参数辨识策略与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法相结合,这样一来,在采用UKF对SOC进行估算时所用模型参数为在线辨识的结果,本研究将此两种算法巧妙地结合起来实现了对蓄电池SOC的实时准确估算。由于在线模型参数辨识的实现,使得该策略具有较强的自适应性,故此可称之为自适应SOC估算技术。仿真结果表明,该方法可实现对蓄电池SOC的准确估算。
[Abstract]:Taking lead-acid battery as the research object, a comprehensive strategy is constructed to realize the real-time and accurate estimation of the charged state of the storage battery (SOC). In this method, the recursive least square algorithm is introduced to realize the on-line identification of the battery model parameters. Furthermore, the parameter identification strategy is combined with the unscented Kalman filter (UKF) algorithm, so that the model parameters used in the estimation of SOC by UKF are on-line identification results. In this study, the two algorithms are skillfully combined to realize the real-time and accurate estimation of battery SOC. Because of the realization of on-line model parameter identification, the strategy has strong adaptability. Therefore, it can be called adaptive SOC estimation technology. The simulation results show that this method can realize accurate estimation of battery SOC.
【作者单位】： 燕山大学电气工程学院;
【基金】：河北省博士后择优资助项目(B2013005002) 河北省自然科学基金青年基金(E2014203198)
【分类号】：TM912

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