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文章标题:锂电池参数与状态联合估计:基于 FFRLS 在线参数辨识与 EKF SOC 联合估计算法的研究
一、引言
随着新能源汽车、智能电网和可再生能源技术的不断发展,锂电池作为一种重要的储能器件,在许多
领域中得到了广泛的应用。因此,如何对锂电池进行准确、实时的参数与状态估计,是确保锂电池安
全、高效运行的关键问题。本文将重点研究锂电池参数与状态联合估计的方法,特别是基于 FFRLS 在
线参数辨识和 EKF SOC 联合估计算法的研究。
二、锂电池参数与状态联合估计的重要性
锂电池的参数和状态包括电池的电压、电流、内阻、容量、SOC(荷电状态)等,这些参数和状态对
于电池的寿命、性能以及安全性都有重要影响。因此,对锂电池的参数和状态进行准确、实时的估计
,有助于提高电池的使用效率,延长电池的寿命,同时也能保障电池的安全性。
三、FFRLS 在线参数辨识算法
FFRLS(遗忘因子递推最小二乘)算法是一种在线参数辨识方法,它通过递推的方式对系统参数进行
估计。在锂电池的参数估计中,FFRLS 算法可以实时地根据电池的电压、电流等数据,对电池的内阻
、容量等参数进行估计。由于 FFRLS 算法具有遗忘因子,因此它可以有效地抑制数据噪声的干扰,提
高参数估计的准确性。
四、EKF SOC 联合估计算法
EKF(扩展卡尔曼滤波)是一种常用的 SOC(荷电状态)估计方法。它通过融合电池的电压、电流等
数据,以及电池的历史工作状态等信息,对电池的 SOC 进行估计。EKF 算法具有较高的估计精度和实
时性,因此被广泛应用于锂电池的 SOC 估计中。
五、基于 FFRLS 和 EKF 的联合估计算法
为了进一步提高锂电池参数与状态的估计精度和实时性,本文提出了一种基于 FFRLS 和 EKF 的联合
估计算法。该算法首先使用 FFRLS 算法对电池的内阻、容量等参数进行在线辨识,然后使用 EKF 算
法根据这些参数以及电池的电压、电流等数据,对电池的 SOC 进行联合估计。这种联合估计算法可以
充分利用 FFRLS 算法和 EKF 算法的优点,提高锂电池参数与状态的估计精度和实时性。
六、结论
本文研究了锂电池参数与状态联合估计的方法,特别是基于 FFRLS 在线参数辨识和 EKF SOC 联合估
计算法的研究。通过采用这种联合估计算法,可以有效地提高锂电池参数与状态的估计精度和实时性