基于信息融合的LiFePO4动力电池组SOC估计
CSTR:
作者:
作者单位:

 中国科学技术大学 自动化系

作者简介:

陈宗海

通讯作者:

中图分类号:

TM912

基金项目:

国家自然科学基金项目(61075073);国家863计划项目(2009AA11A113).


SOC estimation for LiFePO4 high-power batteries based on information#br# fusion
Author:
Affiliation:

Department of Automation,University of Science and Technology of China

Fund Project:

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    摘要:

    针对复杂工况下LiFePO4 动力电池组state-of-charge(SOC) 估计不准确的问题, 基于信息融合技术提出一种
    SOC 估计信息融合架构和多模型切换估计(MMSE) 算法. 该算法首先对充放电过程进行特征提取和模式分类, 针对
    特定的模式进行模型优化; 然后在系统运行时根据特征匹配结果切换估计模型, 实现优化估计; 最后通过纯电动客车
    实际运行数据的仿真实验验证了所提出MMSE算法的可行性和有效性.

    Abstract:

    Aiming at the inaccuracy problem of state-of-charge(SOC) estimation under the complex conditions, an SOC
    estimation information fusion framework and a multi-model switch estimation(MMSE) algorithm based on the information
    fusion technology are proposed for LiFePO4 high-power batteries. This algorithm carries out the feature extraction and the
    pattern classification of the charge and discharge processes, and then re-optimizes the estimation model according to the
    different patterns. The MMSE algorithm switches to the matching estimation model to acquire better performance based on
    the feature matching. The result of simulation with the running data of pure electric bus shows the feasibility and effectiveness
    of the SOC estimation based on the MMSE algorithm.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

何耀 张陈斌 刘兴涛 陈宗海.基于信息融合的LiFePO4动力电池组SOC估计[J].控制与决策,2014,29(1):189-192

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  • 收稿日期:2012-09-27
  • 最后修改日期:2013-01-25
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2014-01-20
  • 出版日期:
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