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基于模型参数在线辨识的蓄电池SOC估算

         

摘要

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。

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