【摘 要】
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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
【机 构】
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青岛大学电气工程学院,青岛大学图书馆
【基金项目】
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山东省自然科学基金(Y2008F23),山东省科技发展计划项目(2011GGB0112),山东省重点研发计划项目(2017GGX50114)
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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IBAPF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
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