基于分数阶锂电池模型的FOMIAEKF算法SOC估计

摘要：

以分数阶微分理论为依据,建立分数阶二阶RC等效电路模型,采用自适应遗传算法(AGA)结合脉冲放电实验对模型的参数进行辨识,并对整数阶模型和分数阶模型的精度进行对比.针对分数阶模型的特点以及扩展卡尔曼滤波器(EKF)算法的不足,提出了基于分数阶模型的多新息自适应EKF算法,通过与健康状态(SOH)联合估计来实时修正荷电状态(SOC)模型参数.结果表明,搭建的分数阶模型可以更好地描述锂电池的特性,分数阶多新息自适应扩展卡尔曼滤波器(FOMIAEKF)算法和联合估计方法可以有效提高估算的精度和跟踪的速度.

关键词：分数阶模型;自适应遗传算法;EKF算法;多新息自适应;联合估计

所属期刊栏目：45

分类号：TM912

在线出版日期：2021-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1148-1151