针对电池SOC与SOH估计结果相互影响,单独估计准确度不高的问题,该文提出了一种基于等效电路模型和数据驱动模型融合的SOC和SOH联合估计方法。通过构建考虑老化和SOC的电池二阶RC等效电路模型,采用带遗忘因子的递推最小二乘法,在不同SOC和SOH的情况下,对电池的参数进行在线辨识,实现电池参数在线辨识与电池SOC和SOH估计的...
SOC和SOH的联合估计算法demo案例 SOH和SOC多时间尺度联合估计。两种途径:(1)构建了基于卡尔曼滤波的双时间尺度,确定一阶或者二阶RC 模型的标称参数对于SOC 的依赖性,采用递推最小二乘法识别参数,在电池SOH 的基础上对标称模型的性能退化进行量化,一个时间尺度的观测器用于实时估算电池SOC,另一个用于离线估算SOH,量...
DEKF(双扩展卡尔曼滤波算法)估计锂电池荷电状态,SOC与SOH联合仿真DEKF算法结合了卡尔曼状态估计和参数滤波器,将滤波问题分解为两个独立的子问题,分别由两个卡尔曼滤波器进行处理,特别适用于需要考虑内阻变化等复杂因素的电池SOC估计场景附赠参考文献!!!, 视频播放量 126
功率型锂离子电池的双无迹卡尔曼滤波算法(DUKF)在SOC和SOH联合估计中具有重要作用。通过该方法,可以准确估计电池的状态参数和内阻,从而更好地了解电池的性能和状态。在实际应用中,可以利用MATLAB进行仿真或代码实现,并根据具体需求选择合适的工况进行实验和分析。
国网上海市电力公司申请基于biLSTM的SOC-SOH联合估计专利，具有估计精度高的效果 金融界2025年1月28日消息，国家知识产权局信息显示，国网上海市电力公司申请一项名为“基于biLSTM的SOC-SOH联合估计方法及系统”的专利，公开号CN 119355530 A，申请日期为2024年10月。专利摘要显示，本发明涉及一种基于biLSTM的SOC‑...
%% 本程序使用DEKF估计锂电池SOC和SOH clear;clc; close all %% 模型参数 R1=0.0019; R2=0.0035; C1=23340; C2=501270; load('discharge.mat');%放电数据 load('OCV_SOC.mat');%OCV-SOC关系 Ts=0.1;%采样间隔 %% 矩阵 A=[1-1*Ts/R1/C1 0 0;0 1-1*Ts/R2/C2 0;0 0 1];%系统矩阵 ...
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...
一种soc-soh联合在线实时估计和在线修正方法,包括如下步骤: (s100)在线估计电池的荷电状态soc:利用adc信号采集模块从充放电预估计模块采集已充或已放的荷电总量c,然后在利用adc信号采集模块采集电池组的三元组信号θ={uload,i,t},然后根据锂电池等效电路模型及其对应参数和利用θ重建电池当前的状态h,并根据θ和h...
本文利用卡尔曼滤波算法,有效抑制了查表SOC的抖动,增加了查表SOC的精度,为后续SOC校正提供有力支撑。同时,为SOH估计提供准确的容量变化量、电压变化量、电阻值等关键信息。将老化的关键数据进行融合后,计算出准确的SOH值和电池实时容量。基于更新后的实时容量,又可以保证老化后SOC估计的准确性。达到SOC和SOH联合估计,...
电池SOH、SOC和RUL的联合估计方法(57)摘要本发明涉及一种锂离子电池SOH、SOC和RUL的联合估计方法,提取健康特征HF,将循环的HF序列和SOH衰减序列分别作为输入和输出,建立最小二乘支持向量机LSSVM电池衰减模型估计SOH;用等效电路模型拟合该充电电压段,识别阻容参数,形成状态方程和观测方程,估计该循环放电阶段的SOC,在第...