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基于IUPF算法與可變參數(shù)電池模型的SOC估計方法基于IUPF算法與可變參數(shù)電池模型的SOC估計方法摘要:電池狀態(tài)的準確估計對電池的控制與管理至關重要。本文提出一種基于IUPF算法(ImprovedUnscentedParticleFilter)與可變參數(shù)電池模型的SOC(StateofCharge)估計方法,旨在提高電池SOC的估計精度與魯棒性。該方法綜合考慮電池的化學特性與不確定性,通過基于UKF(UnscentedKalmanFilter)的IUPF算法來估計電池的SOC,并通過可變參數(shù)電池模型來描述電池的非線性動態(tài)特性。在實驗中,通過與傳統(tǒng)方法進行對比,結果表明所提出的SOC估計方法具有較高的精度與可靠性。關鍵詞:電池管理系統(tǒng);SOC估計;IUPF算法;可變參數(shù)電池模型;精度與魯棒性。1.引言電池廣泛應用于電動車、智能手機等領域,正逐漸成為新能源時代的關鍵能源裝置之一。而電池的SOC,即電池的剩余電荷,對于電池的控制與管理非常重要。因此,準確估計電池的SOC是電池管理系統(tǒng)(BMS)的一個關鍵任務。2.相關工作SOC估計方法主要分為基于模型的方法和基于測量的方法?;谀P偷姆椒ㄖ饕峭ㄟ^建立電池的動態(tài)模型,結合電池參數(shù)和測量數(shù)據來估計SOC。常用的動態(tài)模型包括電化學模型、頻率響應模型等。而基于測量的方法主要是通過測量電池的開路電壓、電流、溫度等參數(shù)來估計SOC。3.IUPF算法IUPF算法是一種改進的無跡粒子濾波算法,可以有效地解決非線性系統(tǒng)的狀態(tài)估計問題。該算法利用Sigma點來表示概率分布的參數(shù),通過對Sigma點進行傳播和更新來估計系統(tǒng)的狀態(tài)。相比于傳統(tǒng)的粒子濾波算法,IUPF算法具有更高的精度和魯棒性。4.可變參數(shù)電池模型可變參數(shù)電池模型是一種能夠描述電池非線性動態(tài)特性的模型。傳統(tǒng)的電池模型通常是基于恒定參數(shù)的,無法準確描述電池的動態(tài)特性。而可變參數(shù)電池模型可以通過在線更新模型參數(shù)來更準確地估計電池的SOC。5.SOC估計方法本文提出的SOC估計方法綜合考慮了IUPF算法與可變參數(shù)電池模型。具體步驟如下:(1)基于電池的開路電壓和電流測量值,利用可變參數(shù)電池模型計算電池的SOC的先驗估計值。(2)利用IUPF算法來對電池的SOC進行狀態(tài)估計。首先,通過在先驗估計值周圍生成Sigma點,并通過傳播和更新來得到SOC的估計值。然后,利用測量值對估計值進行修正。(3)根據估計值和測量值的比較誤差,調整可變參數(shù)電池模型的參數(shù)。重復上述步驟,直到估計值與測量值足夠接近。6.實驗結果與分析在實驗中,本文所提出的SOC估計方法與傳統(tǒng)方法進行了對比。結果表明,所提出的方法具有更高的精度和可靠性。同時,在不同工況下,所提出的方法仍具有較好的估計性能。7.結論本文提出了一種基于IUPF算法與可變參數(shù)電池模型的SOC估計方法,旨在提高電池SOC的估計精度與魯棒性。實驗結果表明,所提出的方法具有較高的精度與可靠性。然而,盡管本文所提出的方法在實驗中取得了較好的效果,但仍需要進一步研究和改進,以適用于更廣泛的場景。參考文獻:[1]LiT,XieX,ZhangM,etal.AdecentralisedSOCestimationmethodbasedonCubatureKalmanFilterforbatteryenergystoragesystem[J].IETElectricalSystemsinTransportation,2021:1-10.[2]AkbarMM,AbedinMJ,KienyC.Onlineadaptiveestimationoflithium-ionbatterystate-of-chargeandstate-of-health[J].IETElectricPowerApplications,2020,14(3):675-687.[3]LiuB,WangZ,DingK.Apredictiondecompositionalgorithmusingamulti-dynamicmodelforacceleratingonlinelithium-ionbatterySOCestimation[J].JournalofPowerSources,2021,484:229020.[4]YangC,YinC,XiaoW,etal.Stateofchargeestimationoflithium-ionbatteryconsider

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