基于模型参数在线辨识的蓄电池SOC估算
以铅酸蓄电池为研究对象，通过构造一种综合型策略来实现对储能蓄电池荷电状态(SOC)的实时准确估算。本方法首先引入递推最小二乘(RLS)算法实现对蓄电池模型参数的在线辨识，进而将该参数辨识策略与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法相结合，这样一来，在采用UKF对SOC进行估算时所用模型参数为在线辨识的结果，本研究将此两种算法巧妙地结合起来实现了对蓄电池SOC的实时准确估算。由于在线模型参数辨识的实现，使得该策略具有较强的自适应性，故此可称之为自适应SOC估算技术。仿真结果表明，该方法可实现对蓄电池SOC的准确估算。
蓄电池 SOC估算 在线参数辨识 UKF
张金龙 魏艳君 李向丽 张迪 漆汉宏
燕山大学电气工程学院 秦皇岛 066004
国内会议
南京
中文
23-28
2014-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）