改进粒子滤波的锂电池SOC估算
核心提示:为了提高锂电池SOC估算的精度,采用改进粒子滤波算法.首先在Thevenin模型的基础上考虑了电流漂移和温度对SOC估算的影响,并对模型参数求解,同时校正了锂电池SOC估算模型,减少了计算误差,使得SOC估算更加精确;通过UKF算法更新粒子,比对权值大小,只有权值大的粒子才能够进入复制组被重新采样,小的则被抛弃,进入复制组的粒子通过线性函数生成新粒子,如果抛弃组粒子数目大于复制组粒子时,循环使用抛弃组粒子;最后给出了算法流程.试验结果表明,改进算法提高了SOC估算精度,本文模型结果与试验标准结果的误差能够
改进粒子滤波的锂电池SOC估算
Estimation of Lithium Battery SOC based on Improved Particle Filter
为了提高锂电池SOC估算的精度,采用改进粒子滤波算法.首先在Thevenin模型的基础上考虑了电流漂移和温度对SOC估算的影响,并对模型参数求解,同时校正了锂电池SOC估算模型,减少了计算误差,使得SOC估算更加精确;通过UKF算法更新粒子,比对权值大小,只有权值大的粒子才能够进入复制组被重新采样,小的则被抛弃,进入复制组的粒子通过线性函数生成新粒子,如果抛弃组粒子数目大于复制组粒子时,循环使用抛弃组粒子;最后给出了算法流程.试验结果表明,改进算法提高了SOC估算精度,本文模型结果与试验标准结果的误差能够控制在较小的范围内,最大误差为1.846%,明显低于采用卡尔曼滤波和粒子滤波算法的SOC估计误差.
作 者:樊翠玲 FAN Cuiling
作者单位:驻马店职业技术学院,河南驻马店,463000
刊 名:实验室研究与探索 ISTIC PKU
英文刊名:Research and Exploration in Laboratory
年,卷(期):2018 37(1)
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