文档名：基于锂电池模型和分数阶理论的SOCSOH联合估计
摘要：基于锂电池荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)的耦合关系,设计了SOC-SOH联合估计系统.首先,构建锂电池等效电路模型和自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法,进行锂电池SOC估计;其次,建立锂电池分数阶模型,设计模糊控制器辨识分数阶模型参数,基于分数阶模型参数和电池充电工况确立健康因子,引入麻雀搜索算法(SSA)改进反向传播神经网络(BPNN),进行锂电池SOH估计;然后,集成SOC与SOH估计方法,设计联合估计系统;最后,设计锂电池老化实验、动态应力测试(DST)和US06动态实验方案,对比分析不同工况下不同算法的SOC-SOH联合估计效果.结果表明,基于提出的SOC-SOH联合估计方法,估计误差小于1%,具有良好的估计特性.
作者：赵靖英 胡劲 张雪辉 张文煜 Author：ZhaoJingying HuJin ZhangXuehui ZhangWenyu
作者单位：省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学)天津300130国网冀北张家口风光储输新能源有限公司张家口075000
刊名：电工技术学报 ISTICEIPKU
Journal：TransactionsofChinaElectrotechnicalSociety
年，卷(期)：2023, 38(17)
分类号：TM912
关键词：锂电池 分数阶模型 健康因子 荷电状态 健康状态
Keywords：Lithiumbattery fractionalordermodel healthfactor stateofcharge stateofhealth
机标分类号：TM912.9TP391TP273
在线出版日期：2023年9月18日
基金项目：国家自然科学基金，天津市科技支撑计划重点项目基于锂电池模型和分数阶理论的SOC-SOH联合估计[
期刊论文] 电工技术学报--2023, 38(17)赵靖英 胡劲 张雪辉 张文煜基于锂电池荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)的耦合关系,设计了SOC-SOH联合估计系统.首先,构建锂电池等效电路模型和自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法,进行锂电池SOC估计;其次,建立锂电池分数阶模型,设计模糊控制器辨识分数...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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