【摘 要】
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随着锂离子电池在电动汽车和微电网越来越广泛地使用,人们在保证电池管理系统(BMS)安全可靠运行和降低维护成本方面做了许多研究,电池健康状态(SOH)估计作为锂离子电池管理系
【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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山东省科技发展计划项目(2011GGB01123),山东省重点研发计划项目(2017GGX50114),山东省自然科学基金项目(Y2008F23)
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随着锂离子电池在电动汽车和微电网越来越广泛地使用,人们在保证电池管理系统(BMS)安全可靠运行和降低维护成本方面做了许多研究,电池健康状态(SOH)估计作为锂离子电池管理系统的关键功能之一,准确估计电池当前健康状态对电池管理系统有重要意义。为了提高估计准确性,首先在分析传统布谷鸟搜索优化算法的基础上,提出了一种动态布谷鸟搜索算法,该算法通过改进步长和发现概率,并将函数值变化趋势引入到步长更新方程,平衡了搜索速度和精度之间的关系。为解决传统粒子滤波自身存在的粒子退化问题,通过将粒子用布谷鸟鸟窝表示,对布谷鸟
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