【摘 要】
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本工作提出一种改进蚁群算法(IACO)优化粒子滤波(PF)来进行电池荷电状态(SOC)的估计,用来解决传统粒子滤波算法SOC估算时产生的粒子贫化问题。蚂蚁将替代粒子,在更新步骤前重
【机 构】
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青岛大学电气工程学院,青岛大学威海创新研究院,青岛大学图书馆
【基金项目】
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山东省自然科学基金项目(Y2008F23),山东省科技发展计划项目(2011GGB01123),山东省重点研发计划项目(2017GGX50114)。
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本工作提出一种改进蚁群算法(IACO)优化粒子滤波(PF)来进行电池荷电状态(SOC)的估计,用来解决传统粒子滤波算法SOC估算时产生的粒子贫化问题。蚂蚁将替代粒子,在更新步骤前重新定位,通过提高粒子的多样性来解决粒子贫化问题;结合二阶Thevenin电池等效模型,得到算法所需的状态和观测方程,再根据脉冲放电试验进行参数辨识;采用IACO-PF算法和PF算法分别在脉冲放电和DST工况试验下进行SOC估算。试验结果表明,基于IACO-PF算法的锂电池SOC估算结果相比于传统PF算法更具有效性和准确性。
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