【摘 要】
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针对电池模型多参数辨识的问题及传统辨识算法收敛精度差、收敛速度慢的问题,提出基于改进粒子群算法的参数辨识方法,并与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法相结合,估算电池荷电状态(S
【机 构】
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新疆大学可再生能源发电与并网技术教育部工程研究中心,中国铁路上海局集团有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(51667020);新疆维吾尔自治区“天山雪松”人才培养计划(2017XS02);新疆维吾尔自治区重点实验室开放课题(2018D04005);“风力发电系统智能控制及并网技术”教育部创新团队(IRT_16R63)
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针对电池模型多参数辨识的问题及传统辨识算法收敛精度差、收敛速度慢的问题,提出基于改进粒子群算法的参数辨识方法,并与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法相结合,估算电池荷电状态(SOC)。根据一阶RC等效电路模型,采用双线性变换进行离散化处理得到辨识模型;引入学习因子(Pai)、非线性多尺度学习策略和免疫综合学习策略,改进算法,提高粒子群算法的全局寻优能力与收敛精度,实现在线辨识电池参数;根据电池综合状态系统估算SOC。仿真结果表明,相对于基本粒子群相对误差约为6%,该算法的相对误差约为3%,且波动较小,可更准确地
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