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基于VFFRLS-ASRRF的锂离子电池SOC估计 认领 引用
1
作者 李美丽 刘昊 冯子亮 《电池》 CAS 北大核心 2025年第3期554-560,共7页
精确建模及高精度估计荷电状态(SOC)是锂离子电池应用的关键。结合可变遗忘因子递推最小二乘(VFFRLS)与自适应平方根秩滤波(ASRRF)算法,进行SOC估计。ASRRF算法能处理模型的非线性和测量噪声,通过捕获电池的连续时间动态来提高估计精度... 精确建模及高精度估计荷电状态(SOC)是锂离子电池应用的关键。结合可变遗忘因子递推最小二乘(VFFRLS)与自适应平方根秩滤波(ASRRF)算法,进行SOC估计。ASRRF算法能处理模型的非线性和测量噪声,通过捕获电池的连续时间动态来提高估计精度。在MATLAB环境中仿真,比较秩滤波(RF)和ASRRF算法在相似噪声下的性能。VFFRLS-ASRRF算法在联邦城市驾驶工况(FUDS)和US06工况下,SOC估计精度分别为1.8%和1.3%,均优于VFFRLS-RF算法。 展开更多
关键词 锂离子电池 荷电状态(SOC) 可变遗忘因子递推最小二乘(VFFRLS) 自适应平方根秩滤波(ASRRF)
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时变非平稳厚尾量测噪声下的锂电池荷电状态强跟踪估计方法 认领 引用
2
作者 施琳 王天靖 +2 位作者 黄海东 熊浩 张琦兵 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2026年第3期1040-1061,共22页
针对时变非平稳厚尾噪声影响下锂电池荷电状态(SOC)的高精度估计与动态快速跟踪响应难题,提出了基于广义变遗忘因子最小二乘法(GVFFRLS)参数在线辨识与Gauss-双Gamma混合先验变分H密度抗差容积滤波的锂电池SOC动态估计算法。提出GVFFRL... 针对时变非平稳厚尾噪声影响下锂电池荷电状态(SOC)的高精度估计与动态快速跟踪响应难题,提出了基于广义变遗忘因子最小二乘法(GVFFRLS)参数在线辨识与Gauss-双Gamma混合先验变分H密度抗差容积滤波的锂电池SOC动态估计算法。提出GVFFRLS以动态自适应在线辨识Thevenin等效电路模型参数,并基于Gauss-双Gamma混合分布先验建模的变分容积卡尔曼滤波联合估计电池状态向量与量测随机分布参数;引入L2-1/2分段鲁棒损失函数和状态-量测组合新息,设计H密度损失准则与变分迭代紧结合的抗差方法,强化了滤波的状态预测偏差适应性。基于锂电池不同温度、多种动态工况下的SOC估计仿真实验结果表明,在非平稳厚尾噪声影响下所提算法的参数辨识电压预测精度相比遗忘因子最小二乘法(FFRLS)提升96.32%,SOC估计多指标精度相比多种现有常用滤波估计算法提升了75.05%及以上,大幅增强了SOC快速跟踪收敛性能。 展开更多
关键词 锂电池SOC估计 容积卡尔曼滤波 变遗忘因子最小二乘法 变分贝叶斯方法 H密度损失准则
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基于改进多新息最小二乘算法的锂电池参数辨识研究 认领 引用
3
作者 宋维华 刘冉冉 +2 位作者 金晓娜 孙志英 姜学艳 《现代电子技术》 北大核心 2026年第4期126-134,共9页
锂离子电池作为电动汽车的主要动力来源,凭借能量密度高、循环寿命长等优势而得到广泛使用。但汽车的运行工况复杂,导致锂离子电池荷电状态(SOC)难以准确估计。而在SOC估计研究中,准确的模型参数可提高SOC的估计精度。为此,设计了改进... 锂离子电池作为电动汽车的主要动力来源,凭借能量密度高、循环寿命长等优势而得到广泛使用。但汽车的运行工况复杂,导致锂离子电池荷电状态(SOC)难以准确估计。而在SOC估计研究中,准确的模型参数可提高SOC的估计精度。为此,设计了改进自适应遗忘因子(IAFF)调节机制,并提出一种改进自适应遗忘因子多新息递推最小二乘(IAFFMIRLS)算法。该算法不仅能够提高参数辨识的准确性,而且在抗干扰能力上具有优异的性能。仿真验证结果表明,相比可变遗忘因子递推最小二乘(VFFRLS)算法、自适应遗忘因子递推最小二乘(AFFRLS)算法与多新息最小二乘(MIRLS)算法,IAFFMIRLS算法的均方根误差(RMSE)分别降低了97.06%、91.40%和72.02%,在噪声干扰下辨识的RMSE分别降低了97.24%、62.55%和83.13%,验证了该算法具有较高的辨识精度和抗干扰性,能够为提升电池状态估计与寿命预测的可靠性提供理论支撑。 展开更多
关键词 锂离子电池 参数辨识 荷电状态 自适应遗忘因子 多新息递推最小二乘算法 等效电路模型
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基于自适应增益滑模观测器的宽温域锂电池荷电状态估计 认领 引用
4
作者 陶杨洁 徐宝昌 +2 位作者 尹士轩 郭俊明 辛若家 《科学技术与工程》 EI 北大核心 2026年第4期1528-1536,共9页
荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计对延长电池寿命、减少事故发生至关重要。针对锂电池系统存在建模误差及宽温度范围下传统方法适应性差的问题,设计一种自适应增益滑模观测器(adaptive gain sliding mode observer,AGSMO)以提... 荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计对延长电池寿命、减少事故发生至关重要。针对锂电池系统存在建模误差及宽温度范围下传统方法适应性差的问题,设计一种自适应增益滑模观测器(adaptive gain sliding mode observer,AGSMO)以提高宽温域SOC估计精度。采用二阶RC等效电路模型构造适用于AGSMO的状态方程,并结合遗忘因子最小二乘法(forgetting factor recursive least square,FFRLS)完成模型参数辨识。利用等效控制思想构建状态误差的等效表达式,基于此设计滑模观测器,同时采用自适应增益提高收敛速度并抑制抖振。结合案例应用仿真,结果表明:AGSMO在美国联邦城市运行工况FUDS和高加速循环工况US06的不同初值下均可实现SOC的准确估计,并通过上述两种工况验证宽温域环境下AGSMO相较于滑模观测器(sliding mode observer,SMO)、扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)具有更好的估计精度及收敛速度,均方根误差不超过0.68%,且在温域两端呈现强鲁棒性。 展开更多
关键词 荷电状态(SOC) 锂电池 滑模观测器 宽温域 等效电路模型 遗忘因子最小二乘法(FFRLS)
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基于VFFRLS联合AUKF的锂电池SOC估计 认领 引用
5
作者 邹康康 李良光 《无线互联科技》 2023年第23期140-142,共3页
锂电池的荷电状态估计(SOC)在动力电池管理系统中占有重要地位,准确的SOC预测是锂电池安全工作的关键保证。文章针对由电池模型的参数固定而导致模型参数辨识准确性不够以及传统无迹卡尔曼滤波精度较低、稳定性差等问题,采用可变遗忘因... 锂电池的荷电状态估计(SOC)在动力电池管理系统中占有重要地位,准确的SOC预测是锂电池安全工作的关键保证。文章针对由电池模型的参数固定而导致模型参数辨识准确性不够以及传统无迹卡尔曼滤波精度较低、稳定性差等问题,采用可变遗忘因子最小二乘算法(VFFRLS)对电池模型进行在线参数辨识,再联合自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)来估计SOC。在UDDS工况下对联合估计算法进行验证,实验结果表明,联合估计算法可将SOC估计误差控制在2.07%以内,能够有效提高SOC估计的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 参数辨识 自适应无迹卡尔曼滤波 可变遗忘因子递推最小二乘法 荷电状态
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新型自适应滑模和参数辨识的永磁同步电机控制 认领 引用 被引量：5
6
作者 张荣芸 王荣香 +3 位作者 时培成 欧洪伟 许宇翔 王世维 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2025年第12期45-54,共10页
为了解决传统滑模控制器在系统控制过程中存在超调过大、控制精度不足以及遗忘因子递推最小二乘法在永磁同步电机参数辨识中难以兼顾快速性与准确性的问题,首先设计一种新型自适应指数趋近律,并构建一种新型滑模控制器;其次,通过将理论... 为了解决传统滑模控制器在系统控制过程中存在超调过大、控制精度不足以及遗忘因子递推最小二乘法在永磁同步电机参数辨识中难以兼顾快速性与准确性的问题,首先设计一种新型自适应指数趋近律,并构建一种新型滑模控制器;其次,通过将理论模型与实际模型的偏差作为变量来构建遗忘因子,从而动态调整参数估计过程中新旧数据的权重分配,并提出一种自适应遗忘因子递推最小二乘法的参数辨识算法。实验结果表明,本文提出的新型滑模控制器能够有效改善永磁同步电机的控制性能,而自适应遗忘因子递推最小二乘法算法在辨识电机电阻、电感和磁链方面比遗忘因子递推最小二乘法算法展现出更高的辨识精度。 展开更多
关键词 永磁同步电机 滑模控制器 递推最小二乘法 参数辨识 遗忘因子递推最小二乘法
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基于云端数据充电初期片段的电池极化参数辨识 认领 引用 被引量：1
7
作者 王丽梅 崔艳伟 +3 位作者 孙景景 赵秀亮 刘良 盘朝奉 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心 2025年第2期294-302,共9页
为了提高电池极化参数在线辨识的精度及速度,提出了一种基于云端数据的基准极化参数辨识方法。通过开展电池充放脉冲实验,研究电池极化参数特性;基于云端数据充电初期片段,采用类比混合脉冲功率性能(HPPC)方法,获取充电极化参数;以充电... 为了提高电池极化参数在线辨识的精度及速度,提出了一种基于云端数据的基准极化参数辨识方法。通过开展电池充放脉冲实验,研究电池极化参数特性;基于云端数据充电初期片段,采用类比混合脉冲功率性能(HPPC)方法,获取充电极化参数;以充电极化参数为约束,利用变遗忘因子递推最小二乘法(VFFRLS),计算了放电极化参数。结果表明:本文方法的电池时间常数范围为34~53 s,在云端相应小电流倍率下极化参数不随倍率变化;充电极化内阻和极化电容的计算结果与实验结果吻合;添加约束后的在线辨识方法的收敛速度,与未添加约束相比,最少提高了6%。 展开更多
关键词 电池充电放电 极化参数 云端数据 离线辨识 类比混合脉冲功率性能(HPPC)法 变遗忘因子递推最小二乘法(VFFRLS)
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变刚度环境下机械臂的阻抗控制方法 认领 引用 被引量：1
8
作者 宫大为 谢俊翔 +2 位作者 代小林 何永琦 刘柏君 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第5期928-935,共8页
针对传统阻抗控制在刚度变化的情况下存在力波动剧烈、力跟踪误差较大的缺点,本文提出了一种基于递推最小二乘法在线辨识环境刚度并进行位移补偿的阻抗控制,提高变刚度环境下阻抗控制的性能。通过构建改进的阻抗控制模型,进而减小刚度... 针对传统阻抗控制在刚度变化的情况下存在力波动剧烈、力跟踪误差较大的缺点,本文提出了一种基于递推最小二乘法在线辨识环境刚度并进行位移补偿的阻抗控制,提高变刚度环境下阻抗控制的性能。通过构建改进的阻抗控制模型,进而减小刚度突变情况下阻抗控制的稳态误差与力波动。利用Matlab/Simulink软件进行仿真实验,结果表明:环境刚度改变的情况下,改进的阻抗控制器能消除跟踪力的稳态误差并减小刚度突变时的力波动。通过实验平台验证了机械臂在不同刚度表面进行力跟踪时仍具有良好的跟踪力性能。本文算法与实验结论可应用于工业机械臂力控制。 展开更多
关键词 机械臂 力控制 柔顺控制 阻抗控制 递推最小二乘法 遗忘因子 变刚度 参数辨识
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基于双模型的递推最小二乘永磁同步直线电机电气参数在线辨识 认领 引用 被引量：5
9
作者 鲍明堃 周扬忠 《电源学报》 CSCD 北大核心 2025年第3期343-353,共11页
为了实现永磁同步直线电机PMSLM(permanent magnet synchronous linear motor)高精度的多电气参数在线辨识,提出了一种基于双模型的递推最小二乘电气参数在线辨识算法。首先,根据电机的dq轴电压方程分别建立了辨识定子电阻、永磁体磁链... 为了实现永磁同步直线电机PMSLM(permanent magnet synchronous linear motor)高精度的多电气参数在线辨识,提出了一种基于双模型的递推最小二乘电气参数在线辨识算法。首先,根据电机的dq轴电压方程分别建立了辨识定子电阻、永磁体磁链的模型1和辨识q轴电感、d轴电感的模型2,并将2个辨识模型循环结合。其次,基于上述双模型结构,采用递推最小二乘算法实现电气参数在线辨识,并针对PMSLM运行时存在大量动态过程的特性,提出一种具有饱和特性的分段变遗忘因子;然后,对功率开关非理想因素导致的误差电压进行补偿,进一步提高了辨识的精准度;最后,仿真和实验结果证明了该辨识算法的有效性,且具有收敛速度快、辨识结果精度高、多工况适用等优点。 展开更多
关键词 永磁同步直线电机 在线辨识 变遗忘因子 递推最小二乘 双模型 功率开关非理想因素补偿
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基于IFFRLS-IMMUKF的商用车磷酸铁锂电池SOC估算 认领 引用 被引量：4
10
作者 吴华伟 何成泽 +3 位作者 洪强 周小高 李明金 顾亚娟 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2025年第10期3996-4008,共13页
荷电状态(SOC)作为电动汽车剩余容量的表征参数,它的准确预估可以保障电动汽车的安全可靠性。针对复杂环境下电池SOC难以精确估算的问题,本工作基于动力电池特性构建了等效电路模型,并对电池模型状态方程进行了离散化的推演,在获得离散... 荷电状态(SOC)作为电动汽车剩余容量的表征参数,它的准确预估可以保障电动汽车的安全可靠性。针对复杂环境下电池SOC难以精确估算的问题,本工作基于动力电池特性构建了等效电路模型,并对电池模型状态方程进行了离散化的推演,在获得离散化状态方程的基础上,将金豺优化算法与遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)相结合提出了改进遗忘递推最小二乘法对电池模型进行了参数辨识。同时,联合交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMMUKF)算法对电池SOC进行估算,并在对常温和高温条件下的动态应力(DST)和联邦城市驾驶工况(FUDS)进行试验验证。结果表明,基于IFFRLS-IMMUKF的锂电池SOC估算方法,其平均绝对值误差在0.8%之内,对磷酸铁锂电池有较高的SOC估算精度。 展开更多
关键词 金豺优化算法 遗忘因子递推最小二乘法 交互式多模型无迹卡尔曼滤波 荷电状态
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一种高速列车动力学模型参数辨识方法的研究 认领 引用
11
作者 赵晓宇 岳林 +3 位作者 陈立 梁策 赵东 夏凯 《铁道通信信号》 2025年第12期28-34,共7页
考虑高速列车的非线性、时变等运行特征,单一的机理建模方法难以有效描述列车非线性动力学特征。为此,提出一种基于遗忘因子的递推最小二乘(FFBRLS)算法对高速列车动力学模型进行参数辨识。首先,对高速列车单质点模型进行离散化处理,得... 考虑高速列车的非线性、时变等运行特征,单一的机理建模方法难以有效描述列车非线性动力学特征。为此,提出一种基于遗忘因子的递推最小二乘(FFBRLS)算法对高速列车动力学模型进行参数辨识。首先,对高速列车单质点模型进行离散化处理,得到非线性差分方程;其次,基于系统辨识理论,提出基于FFBRLS算法的列车动力学模型参数辨识方法,通过遗忘因子跟踪列车模型的时变参数,解决数据饱和问题,减小时变参数的收敛误差;最后,仿真生成列车运行数据,利用FFBRLS算法进行时变参数辨识,构建列车动力学模型。仿真结果表明,该方法能够较好地辨识出列车动力学模型时变参数,辨识误差基本维持在1 km/h以内,验证了所提出的高速列车动力学模型参数辨识方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 高速列车 动力学模型 模型辨识 遗忘因子 递推最小二乘算法
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高寒环境下便携式移动电源多模态协同充电系统设计 认领 引用 被引量：3
12
作者 张小成 郭强 +2 位作者 赵光焱 戴云龙 杨鑫宇 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第6期83-95,共13页
针对锂离子电池在高寒环境下诱发电化学性能衰退,导致便携式移动电源充电效率降低甚至功能失效的问题,设计一种便携式移动电源多模态协同充电系统。通过深入揭示锂离子电池低温电化学机理与充电行为机制,重点探究电-热等多物理场间的耦... 针对锂离子电池在高寒环境下诱发电化学性能衰退,导致便携式移动电源充电效率降低甚至功能失效的问题,设计一种便携式移动电源多模态协同充电系统。通过深入揭示锂离子电池低温电化学机理与充电行为机制,重点探究电-热等多物理场间的耦合关系,进而提出优化预热结构设计及电热协同动态充电控制策略。首先,采用聚酰亚胺基柔性电加热膜复合氮化铝/石墨烯高导热材料结构,显著提升传热速率与均匀性,快速恢复电池充电性能;其次,针对电池内部温度难以直接测量的限制,基于遗忘因子的递推最小二乘法在线辨识热容、热阻等关键参数漂移量,构建高精度时变参数热路模型,有效提升内部温度预测精度;同时,融合无迹卡尔曼滤波算法,形成双闭环协同估计架构,实时递推更新与校正温度状态量,实现内部温度动态观测。实验验证表明,所设计系统可实现电池内部温升速率达5℃/min,热路模型系统性误差稳定在0.2℃以内,在-30℃、-20℃和-10℃等多种典型低温工况下,内部温度预测误差严格控制在±1℃置信区间内、最大绝对误差仅0.6℃以及均方根误差最大仅0.4℃,有效解决了高寒环境下便携式移动电源充电失效的关键难题,为高寒环境能源保障体系提供创新性理论依据与工程技术参考。 展开更多
关键词 低温充电 内部温度预测 遗忘因子递推最小二乘法 无迹卡尔曼滤波
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基于变遗忘因子递推最小二乘法的永磁同步电机电参数辨识 认领 引用 被引量：4
13
作者 贝承荣 鲁文其 +4 位作者 鲁玉军 董小艳 方狄永 岳伯伦 尤磊 《电子科技》 2025年第9期9-19,共11页
针对传统递推最小二乘(Recursive Least Square,RLS)辨识算法对永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)的电参数进行在线辨识时易受“数据饱和”与噪声影响,存在辨识精度低和抗干扰性差等问题。文中采用一种基于变遗忘... 针对传统递推最小二乘(Recursive Least Square,RLS)辨识算法对永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)的电参数进行在线辨识时易受“数据饱和”与噪声影响,存在辨识精度低和抗干扰性差等问题。文中采用一种基于变遗忘因子的递推最小二乘辨识算法,根据d、q轴电压方程推导并建立基于递推最小二乘算法的电阻、磁链和电感辨识机理和方法。在传统算法基础上引入随系统工况变化而变化的“变遗忘因子”,以达到消除“数据饱和”和噪声的影响,提高电参数的辨识精度和抗负载扰动能力。为验证所提方法的正确性和有效性,进行仿真与实验测试。结果表明,在采用所提方法进行辨识时,电阻辨识精度为1.67%,磁链辨识精度为1.13%,电感辨识精度为0.61%,相较于传统递推最小二乘辨识算法,各电参数的辨识精度更高,且抗干扰性更强。 展开更多
关键词 永磁同步电机 在线辨识 递推最小二乘 变遗忘因子 电参数辨识 抗干扰性 电气量 辨识精度
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基于含可变遗忘因子递推最小二乘的电力系统惯量评估方法 认领 引用 被引量：7
14
作者 周茂一 黄婷钰 +3 位作者 刘子文 党子妍 许云皓 牛子扬 《电力工程技术》 CSCD 北大核心 2025年第5期148-158,共11页
随着大规模可再生能源的并网和电力系统电力电子化水平的提升,近年来因惯量水平不足导致的电力系统运行稳定弱化问题时有发生。为此,准确评估高比例新能源电力系统的惯量水平,能够为惯量提升方案的制定提供基础,对于保障电网的安全稳定... 随着大规模可再生能源的并网和电力系统电力电子化水平的提升,近年来因惯量水平不足导致的电力系统运行稳定弱化问题时有发生。为此,准确评估高比例新能源电力系统的惯量水平,能够为惯量提升方案的制定提供基础,对于保障电网的安全稳定运行具有重要作用。鉴于此,文中提出一种基于含可变遗忘因子递推最小二乘的电力系统惯量评估方法。首先,构建含高斯白噪声的电力系统受控自回归滑动平均(controlled autoregressive moving average,CARMA)惯量评估模型;然后,使用赤池信息准则(Akaike information criterion,AIC)确定合适的辨识模型阶次,改善模型过拟合问题,并提出基于指数衰减型可变遗忘因子的改进递推最小二乘算法,通过增强算法对量测数据动态变化的跟踪能力解决数据饱和问题,从而提高惯量辨识结果的准确性;最后,基于算例仿真验证所提方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 电网惯量估计 系统辨识 受控自回归滑动平均(CARMA)模型 赤池信息准则(AIC) 可变遗忘因子 递推最小二乘
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基于改进递推最小二乘法的PMSM参数辨识研究 认领 引用
15
作者 鄢霞 何勇 +2 位作者 张庆铭 姚凯学 杨秀文 《计算机与数字工程》 2025年第12期3570-3576,共7页
针对永磁同步电机参数辨识中存在“数据饱和”及“系统噪声”,导致递推最小二乘法收敛速度慢、波动幅度大和辨识结果有偏等问题。通过分析遗忘因子和辅助变量的性质,提出基于自适应遗忘因子和辅助变量的递推最小二乘法。该方法利用电机... 针对永磁同步电机参数辨识中存在“数据饱和”及“系统噪声”,导致递推最小二乘法收敛速度慢、波动幅度大和辨识结果有偏等问题。通过分析遗忘因子和辅助变量的性质,提出基于自适应遗忘因子和辅助变量的递推最小二乘法。该方法利用电机模型预测输出值与真实值之间的误差构建动态自适应遗忘因子调节函数,从而更好平衡新旧数据对电机参数辨识的影响;同时加入辅助变量解决系统在有色噪声影响下使辨识结果具有无偏性。仿真结果表明,该算法在自适应遗忘因子调节下具有较好的收敛能力和稳定性,同时利用辅助变量保证辨识结果无偏。 展开更多
关键词 永磁同步电机 参数辨识 递推最小二乘法 自适应遗忘因子 辅助变量
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基于AFUKF的锂离子电池SOC估算 认领 引用
16
作者 杨一帆 董泽 《电子产品可靠性与环境试验》 2025年第6期61-65,共5页
对锂离子电池荷电状态(SOC)估计精度与稳定性的提升需求,提出一种改进的无迹卡尔曼滤波算法。基于二阶RC等效电路模型,首先采用带遗忘因子的递推最小二乘法在线辨识模型参数,进而构建自适应新息无迹卡尔曼滤波(AFUKF)算法进行SOC动态估... 对锂离子电池荷电状态(SOC)估计精度与稳定性的提升需求,提出一种改进的无迹卡尔曼滤波算法。基于二阶RC等效电路模型,首先采用带遗忘因子的递推最小二乘法在线辨识模型参数,进而构建自适应新息无迹卡尔曼滤波(AFUKF)算法进行SOC动态估计。仿真结果表明,与传统无迹卡尔曼滤波(UKF)算法相比,所提出的AFUKF算法在SOC估计过程中具有更低的估计误差,能显著提升估计的准确度与鲁棒性,适用于实际储能系统中的电池状态监测与管理。 展开更多
关键词 递推最小二乘法 遗忘因子 荷电状态 无迹卡尔曼滤波算法
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基于二阶近似扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计 认领 引用 被引量：15
17
作者 段林超 张旭刚 +2 位作者 张华 宋华伟 敖秀奕 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第15期1797-1804,共8页
为提高电池荷电状态(SOC)估计的准确性,更高阶的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法被用来估计SOC值。首先建立锂离子电池一阶Thevenin等效电路模型,采用样条函数来表述开路电压(OCV)和SOC值的函数关系。为更加精确地识别等效电路模型参数,提出一... 为提高电池荷电状态(SOC)估计的准确性,更高阶的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法被用来估计SOC值。首先建立锂离子电池一阶Thevenin等效电路模型,采用样条函数来表述开路电压(OCV)和SOC值的函数关系。为更加精确地识别等效电路模型参数,提出一种新的带有可变遗忘因子最小二乘法(VFFRLS)的算法来在线识别模型参数。由于VFFRLS解的精度依赖于算法初始值的设定,为此采用改进粒子群算法求得模型初始参数值,进而得到更加精确的VFFRLS初始值。最后采用二阶EKF来估计电池的SOC值,以此提高估计精度。两组不同的数据集用来证明二阶EKF估计SOC值具有普适性。实验结果表明,二阶EKF在估计不同工况条件下的SOC值时,平均绝对误差(MAE)都保持在1%以内,由此证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 电池荷电状态 二阶扩展卡尔曼滤波 可变遗忘因子最小二乘法 改进粒子群算法 参数识别
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基于在线辨识和极小值原理的PEMFC混合动力系统综合能量管理方法 认领 引用 被引量：13
18
作者 李奇 王晓锋 +2 位作者 孟翔 张国瑞 陈维荣 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第21期6991-7001,共11页
为了有效改善燃料电池混合动力系统的能耗,减少燃料电池性能衰减,保持辅助动力源的荷电状态(state of charge,SOC),提出一种基于遗忘因子递推最小二乘算法(forgetting factor recursive least square,FFRLS)的在线辨识方法和极小值原理... 为了有效改善燃料电池混合动力系统的能耗,减少燃料电池性能衰减,保持辅助动力源的荷电状态(state of charge,SOC),提出一种基于遗忘因子递推最小二乘算法(forgetting factor recursive least square,FFRLS)的在线辨识方法和极小值原理的综合能量管理方法。该方法能根据在线辨识的结果和直流母线需求功率,完成对主动力源及辅助动力源的功率分配工作,并与基于离线辨识的算法结果以及等效氢耗最小能量管理方法(equivalent consumption minimization strategy,ECMS)进行对比分析。结果表明,该方法对等效氢耗的优化比离线以及ECMS的效果分别提升了6.33%和4.35%,对燃料电池性能衰减则分别优化了4.72%和6.98%,并能更好地维持辅助动力源的SOC。 展开更多
关键词 燃料电池混合动力系统 遗忘因子递推最小二乘算法在线辨识 多目标优化 能量管理
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噪声情况下的时变间谐波谱估计 认领 引用 被引量：7
19
作者 陈涵 刘会金 +2 位作者 李大路 李琼林 金维刚 《中国电机工程学报》 EI 北大核心 2009年第19期105-110,共6页
间谐波幅值远小于基频或其它整数倍谐波的幅值,使其对噪声非常敏感,噪声往往会将这类微弱信号淹没。另一方面,实际间谐波频谱是随时间变化的,应看作随机信号来处理。该文提出一种基于4阶累积量的可变遗忘因子递推最小二乘法(cumulants r... 间谐波幅值远小于基频或其它整数倍谐波的幅值,使其对噪声非常敏感,噪声往往会将这类微弱信号淹没。另一方面,实际间谐波频谱是随时间变化的,应看作随机信号来处理。该文提出一种基于4阶累积量的可变遗忘因子递推最小二乘法(cumulants recursive least square-variable forgetting factor,CRLS-VFF),将间谐波信号看作一个时变自回归(auto-regressive,AR)模型,利用参数化谱估计方法分辨率高的优点,将间谐波谱估计问题转化为时变AR参数的估计。4阶累积量可抑制任何高斯噪声,保证算法的频率分辨率;可变遗忘因子提高了算法跟踪时变参数的能力。对根据间谐波特点构建的仿真模型及典型的间谐波源——变频装置产生的信号进行仿真,结果证明:该方法能在噪声情况下准确估计出时变间谐波的频谱。 展开更多
关键词 时变间谐波 递推最小二乘法 4阶累积量 可变遗忘因子 自回归模型 高斯噪声
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考虑厂用旋转负荷贡献的发电厂惯量修正估计 认领 引用 被引量：7
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作者 李世春 黄森焰 +2 位作者 李惠子 罗颖 田冰杰 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第18期61-71,共11页
在传统的电网惯量和频率稳定评估中,忽略了发电厂内部异步电动机负荷的惯量贡献,可能导致评估结果产生偏差。基于此,研究了常态下、考虑旋转负荷贡献的发电厂惯量修正估计方法。将发电厂及内部电动机负荷等效为一个整体,利用出口母线的... 在传统的电网惯量和频率稳定评估中,忽略了发电厂内部异步电动机负荷的惯量贡献,可能导致评估结果产生偏差。基于此,研究了常态下、考虑旋转负荷贡献的发电厂惯量修正估计方法。将发电厂及内部电动机负荷等效为一个整体,利用出口母线的有功/频率常态化小扰动数据估计发电厂等效惯量。针对发电厂等效惯量为时变参数的特点,提出应用受控自回归模型和基于可变遗忘因子的递推最小二乘辨识算法估计惯量参数。算例验证结果表明:所提出的辨识模型精度较高,能适应小扰动输入/输出数据的参数辨识。考虑电动机旋转负荷的惯量贡献时,发电厂等效惯量和系统等效惯量均存在差异,并具有时变特性,获得的修正惯量能更客观地评估发电厂惯量和系统惯量。 展开更多
关键词 发电厂等效惯量 电动机旋转负荷 时变参数辨识 受控自回归模型 递推最小二乘算法 可变遗忘因子
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