重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2021, Vol. 35 ›› Issue (12): 18-27.
叶丽华１，王海钰１，施烨２，薛定邦１，李 杰１，施爱平３
摘要： 利用扩展卡尔曼滤波算法对磷酸铁锂电池进行 ＳＯＣ估算时，系统噪声和观测噪声 的噪声协方差矩阵多为随机给出，无法对噪声问题进行针对性的优化。基于上述问题，提出了 一种基于 ＩＰＳＯＥＫＦ的融合算法，在动态工况下优化噪声协方差矩阵，提高 ＳＯＣ估算精度。试 验和仿真结果表明：相对于 ＥＫＦ算法，所提出的 ＩＰＳＯＥＫＦ算法在准确性和适应范围上有更好 的表现；收敛速度较快，在 ５次左右的迭代过程中迅速收敛到全局最优位置，并且在随后的迭代 过程中，最佳适应度值趋向于稳定；通过 ＲＭＳＥ和 ＭＡＰＥ值评价算法的可靠性，在 ＤＳＴ、ＵＤＤＳ及 ＮＥＤＣ工况下，ＲＭＳＥ值分别为０．２２４４、０．１９８０和０．３６８４，ＭＡＰＥ值分别为０．６０５０、０．６６８０和 ０．７０６７。此外，还提供了通过噪声寻优提高 ＳＯＣ估算精度的思路。
中图分类号:
主管单位：重庆市教育委员会