10.19799/j.cnki.2095-4239.2020.0175
基于IBA-PF的锂电池SOC估算
针对传统粒子滤波估算电池荷电状态(SOC)出现的粒子贫化问题,本工作提出了一种改进蝙蝠算法(IBA)优化粒子滤波(PF)来估算SOC的方法.将粒子表征为蝙蝠个体,模仿蝙蝠族群捕食过程,解决粒子滤波技术中粒子贫化问题;结合二阶Thevenin电池模型构建电池状态空间理论模型并对电池进行相关参数辨识;利用IBA-PF算法与标准PF算法在脉冲电流工况和DST工况电流下进行SOC估算.实验结果证明,与传统的PF算法比较,基于IBA-PF的锂电池SOC估算精度在2%以内,对非线性和非高斯特性的锂电池SOC估算具有良好的适应性和稳定性.
锂电池、荷电状态、蝙蝠算法、粒子滤波
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TM912
山东省自然科学基金;山东省科技发展计划项目;山东省重点研发计划项目
2020-09-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
1585-1592