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最小二乘算法优化及其在锂离子电池参数辨识中的应用

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电工技术学报 2024年第5期39卷 1577-1588页

作者：范兴明封浩张鑫桂林电子科技大学机电工程学院桂林541004

传统最小二乘法(LS)用于锂离子电池模型在线参数辨识精度低,通过带遗忘因子递推最小二乘算法能够有效地提高辨识精度,但固定的遗忘因子影响模型动态特性。遗忘因子的自适应处理能提高算法对动态系统的参数辨识能力,而目前的自适应方法... 详细信息

传统最小二乘法(LS)用于锂离子电池模型在线参数辨识精度低,通过带遗忘因子递推最小二乘算法能够有效地提高辨识精度,但固定的遗忘因子影响模型动态特性。遗忘因子的自适应处理能提高算法对动态系统的参数辨识能力,而目前的自适应方法容易忽略模型参数的稳定性,同时方法待定系数范围较大且难以确认。为了得到高精度且稳定性良好的模型参数,该文设计了一种精度和稳定性兼优且更简单的自适应遗忘因子递推最小二乘(AFFRLS)改进方法,并与其他AFFRLS、可变遗忘因子递推最小二乘(VFFRLS)进行仿真对比分析。结果表明,改进的AFFRLS能够在模型精度和参数稳定性取得更好的平衡,且对不同的在线工况具有良好的适用性。

关键词：锂离子电池模型参数辨识最小二乘法自适应遗忘因子

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基于无迹卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计

电池 2018年第5期48卷 313-317页

作者：李争张丽平河北科技大学电气工程学院河北石家庄050018

利用Simulink搭建模型,提出基于无迹卡尔曼滤波算法的自适应锂离子电池荷电状态(SOC)估计方法。对原有的等效电路模型进行改进,改进后的等效电路包括放电倍率和温度对SOC的影响。为准确地估计电池SOC的变化,提出针对因电池老化引起的SO... 详细信息

利用Simulink搭建模型,提出基于无迹卡尔曼滤波算法的自适应锂离子电池荷电状态(SOC)估计方法。对原有的等效电路模型进行改进,改进后的等效电路包括放电倍率和温度对SOC的影响。为准确地估计电池SOC的变化,提出针对因电池老化引起的SOC变化的自适应估计算法。通过实验,对SOC估计算法进行改进,并在18650型锂离子电池上验证。该方法能提供准确的SOC估计,平均误差不超过4%,计算效率高,适用于嵌入式系统。

关键词：锂离子电池模型荷电状态(SOC) 在线估计无迹卡尔曼滤波

基于片段充电数据和DEKF-WNN-WLSTM的锂电池健康状态实时估计

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电工技术学报 2024年第5期39卷 1565-1576页

作者：宋显华姚全正哈尔滨理工大学理学院哈尔滨150080

实时准确地评估电动汽车锂电池健康状态(SOH)对电动汽车的稳定行驶至关重要。因此,该文提出一种基于锂电池日常片段充电数据和双扩展卡尔曼滤波-小波神经网络-小波长短时记忆神经网络(DEKF-WNN-WLSTM)的电池全充时间估计模型,进而提高... 详细信息

实时准确地评估电动汽车锂电池健康状态(SOH)对电动汽车的稳定行驶至关重要。因此,该文提出一种基于锂电池日常片段充电数据和双扩展卡尔曼滤波-小波神经网络-小波长短时记忆神经网络(DEKF-WNN-WLSTM)的电池全充时间估计模型,进而提高了片段充电数据评估电池健康状态的准确度。首先,设计双扩展卡尔曼滤波预测-校正算法,分别用来估计片段充电数据对应的全充时间和校正扩展卡尔曼滤波的状态初值,以提高估计的准确性。然后,设计了小波神经网络-小波长短时神经网络来学习扩展卡尔曼滤波递推过程的观测值。最后,通过实验仿真,验证了所提算法在锂电池健康状态实时估算中的准确性和有效性。

关键词：锂离子电池模型参数辨识最小二乘法自适应遗忘因子

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基于强跟踪卡尔曼滤波的电池SOC估计

沈阳工业大学学报 2018年第2期40卷 192-197页

作者：赵亚妮西藏民族大学信息工程学院陕西咸阳712082

针对锂电池模型不准确和状态突变导致SOC估计精度不佳的问题,提出了引入时变渐消因子的强跟踪卡尔曼滤波算法.以HPPC试验方法辨识了锂电池的等效二阶RC模型,对比分析了现有的扩展卡尔曼滤波原理及提出的强跟踪卡尔曼滤波算法.通过结合... 详细信息

针对锂电池模型不准确和状态突变导致SOC估计精度不佳的问题,提出了引入时变渐消因子的强跟踪卡尔曼滤波算法.以HPPC试验方法辨识了锂电池的等效二阶RC模型,对比分析了现有的扩展卡尔曼滤波原理及提出的强跟踪卡尔曼滤波算法.通过结合强跟踪原理和卡尔曼滤波算法并引入时变渐消因子,提出的方法能够强制估计残差保持正交特性,并保证残差满足高斯白噪声特性.仿真验证表明,与扩展卡尔曼滤波原理相比,在模型不准确和状态突变的情况下,强跟踪卡尔曼滤波算法具有更高的估计精度,估计误差低于2.5%,提高了近45%.

关键词：电池SOC估计强跟踪原理卡尔曼滤波强跟踪卡尔曼滤波时变渐消因子正交原理锂离子电池模型电动汽车

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含光储的微电网中CCHP容量优化配置

含光储的微电网中CCHP容量优化配置

作者：曾金灿华南理工大学

学位级别：硕士

微电网(Microgrid)系统是智能电网的重要组成部分,近年来因其能提高系统可靠性和节能环保等优点而受到了广泛的关注和研究。微电网系统主要采用接入分布式电源为系统提供电能,其中光伏发电系统在分布式电源中发展技术较为成熟,应用较为... 详细信息

微电网(Microgrid)系统是智能电网的重要组成部分,近年来因其能提高系统可靠性和节能环保等优点而受到了广泛的关注和研究。微电网系统主要采用接入分布式电源为系统提供电能,其中光伏发电系统在分布式电源中发展技术较为成熟,应用较为广泛。为解决太阳能风能等分布式电源的间歇性出力问题,需要在微电网系统中加入储能系统以保证系统供电的连续性和稳定性。本文将含光伏发电系统和储能系统的微电网与当今大力发展冷热电三联供系统(简称CCHP)相结合,充分发挥光伏发电系统和储能系统在削峰填谷和节能低碳方面的优势,同时也可以降低CCHP系统的总的运行成本与二氧化碳的排放量,可谓相得益彰。本文针对光伏发电系统、锂离子电池储能系统和CCHP系统的容量优化配置等几个方面开展了以下研究工作。(1)首先本文在绪论部分总结了国内外微电网以及光伏微电网、CCHP系统的发展历程及其研究现状。然后在第二章介绍了微电网中光伏发电系统结构的组成以及相关设备的建模,然后通过结合模拟退火算法(SA)与混沌粒子群算法(CPSO)各自的优势,提出了模拟退火混沌粒子群算法(SA-CPSO)使用该算法来改进最大功率点追踪(MPPT)控制器,使其即使在光伏电板接受光照不均匀的情况下也能够准确快速追踪到光伏发电系统的最大功率点,从而提高光伏系统发电效率以及得到精确的光伏发电系统输出功率曲线,为本文所研究的含光储微电网中的CCHP系统的容量优化配置提供光伏发电系统仿真模型支持以及光伏发电系统日单位小时平均输出功率。(2)对锂离子电池储能系统的精确建模,是准确仿真和分析微电网储能系统的关键,本文采用Simulink进行微电网系统的仿真建模,针对Simulink自带电池模型不能反映电池内部极化特性,模型内部结构复杂而导致的仿真缓慢等问题提出了一种改进的戴维南等效锂离子电池的模型,采用开路电压法与最小二乘法相结合来对锂离子电池SOC进行状态估计,并通过仿真验证了该模型的仿真精度准确性和合理性。该模型输出的SOC可被后续求解CCHP系统容量优化配置的多目标算法NSGA-II所调用,用于CCHP系统容量优化配置所需SOC约束。(3)将含光伏发电系统和储能系统的微电网加入到CCHP系统中,介绍了其整体拓扑结构与运行方式,对CCHP系统中关键设备进行数学建模,然后为解决含光储的微电网的CCHP容量优化配置的多目标问题研究了NSGA-II算法,并将其应用于CCHP的容量优化配置中,可得到优化配置后CCHP各设备容量并做出多目标Pareto前沿图,通过对比分析不同冷热电系统之间的Pareto图以及折中最优解的运行容量配置图,验证了光储在CCHP系统中的重要作用与经济效益。

关键词：微电网最大功率点追踪锂离子电池模型冷热电三联供容量优化