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动态工况模拟下动力锂电池建模与参数辨识方法
文献摘要：
为提高动态工况模拟下动力电池等效电路模型参数辨识准确性、稳定性,本文提出一种动态工况模拟下动力锂电池建模与参数辨识方法,采用准确度较高、辨识难度适中Thevenin二阶等效电路模型对动力电池进行状态空间描述;设计动力锂电池模型参数辨识算法总体流程,开展OCV-SOC曲线的工况测试获取曲线的拟合系数;提出含噪声干扰动力锂电池等效电路模型参数的DEKF+GA算法辨识方法,增加GA算法,在DEKF求解初始值处进行最优解搜索,提升DEKF算法准确性、鲁棒性.实验表明,应用DEKF+GA算法比DEKF算法,URMSE、UMAX分别平均减少 29 mV、27.73 mV.
文献关键词：
动力锂电池;参数辨识;双卡尔曼滤波;遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
李泓沛;刘桂雄;邓威
作者机构：
华南理工大学机械与汽车工程学院 广州 510640
文献出处：
引用格式：
[1]李泓沛;刘桂雄;邓威-.动态工况模拟下动力锂电池建模与参数辨识方法)[J].电子测量技术,2022(14):103-108
A类：
DEKF+GA,URMSE,UMAX
B类：
动态工况,工况模拟,动力锂电池,锂电池建模,参数辨识方法,高动态,动力电池,等效电路模型,模型参数辨识,难度适中,Thevenin,状态空间,电池模型,参数辨识算法,OCV,SOC,工况测试,噪声干扰,扰动力,初始值,最优解,mV,双卡尔曼滤波
AB值：
0.254683
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