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基于LSTM-AEKF算法的鋰離子電池SOC估計(jì)

2024-12-08 00:00:00王立洋徐以蒙
中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2024年9期
關(guān)鍵詞:卡爾曼濾波模型

摘 要:針對(duì)擴(kuò)展卡爾曼濾波(Extended Kalman filter,EKF)算法與長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory,LSTM)不能準(zhǔn)確估計(jì)鋰離子電池荷電狀態(tài)(State of Charge,SOC)的問題,本文提出了一種基于二階戴維寧(Thevenin)的等效電路模型,采用自適應(yīng)擴(kuò)展卡爾曼濾波(Adaptve Extended Kalman filter, AEKF)與LSTM相結(jié)合的SOC估計(jì)算法,即LSTM-AEKF算法。在二階RC等效電路模型的基礎(chǔ)上建立整數(shù)階模型,并采用EKF算法辨識(shí)模型參數(shù),采用LSTM-AEKF算法估計(jì)SOC,與AEKF算法、LSTM算法進(jìn)行比較。根據(jù)馬里蘭大學(xué)公開數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果表明,與傳統(tǒng)方法相比,LSTM-AEKF算法估計(jì)SOC的平均絕對(duì)誤差(Mean Absolute Error,MAE)與均方根誤差(Root Mean Square Error,RMSE)分別下降了1.23%、1.5%,基于二階RC模型的LSTM-AEKF算法可以有效估計(jì)SOC。

關(guān)鍵詞:鋰離子電池;SOC估計(jì);二階Thevenin等效模型;長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory,LSTM);自適應(yīng)擴(kuò)展卡爾曼濾波

中圖分類號(hào):TM 912 " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

鋰電池的SOC(State of Charge)即鋰電池目前的剩余電量,SOC取值為0%~100%,當(dāng)SOC為100%時(shí),表示完全充滿電;當(dāng)SOC為0%時(shí),表示電池剩余電量為0,電池的內(nèi)部電量完全放空。電池SOC的測(cè)量受外界因素和電池內(nèi)部因素影響,對(duì)電池進(jìn)行SOC精確估計(jì)十分重要。

目前,SOC估計(jì)方法主要有3種,分別為安時(shí)積分法、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory,LSTM)相關(guān)算法和卡爾曼濾波相關(guān)算法[1]。安時(shí)積分法是一種計(jì)量電池電量的基礎(chǔ)方法,它采用安時(shí)(Ampere-Hour,AH)累積的方法,對(duì)鋰電池進(jìn)行實(shí)時(shí)SOC估計(jì)[2]。LSTM算法估計(jì)非線性系統(tǒng)效果較好,但是在利用LSTM算法估計(jì)SOC的過程中,得到的解不一定是全局最優(yōu)解[4]。在實(shí)踐中,擴(kuò)展卡爾曼濾波(Extended Kalman filter,EKF)算法是一種常用算法,可以較好地估計(jì)非線性系統(tǒng)的SOC問題[5]。

針對(duì)在不同噪聲環(huán)境中,EKF算法對(duì)SOC估計(jì)精度不足的問題,本文將自適應(yīng)……

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