摘要
本发明公开了一种锂离子电池能量状态估计方法及系统,属于锂离子电池能量状态估计领域,方法包括:构建二阶RC‑PNGV等效电路模型,将锂离子电池的电压和电流数据输入到二阶RC‑PNGV等效电路模型中;采用改进遗忘因子递归最小二乘法进行在线参数识别,获取电池模型参数;将所述电池模型参数输入至BP神经网络,输出初步能量状态估计值;将所述初步能量状态估计值输入至多新息增益优化卡尔曼滤波器进行噪声滤波,得到最终能量状态估计结果。本发明在各种复杂工况下的电池剩余能量状态估计具有较高的精度和鲁棒性。
技术关键词
递归最小二乘法
电池模型参数
等效电路模型
优化卡尔曼滤波
锂离子电池
因子
状态估计方法
预测误差
噪声滤波
协方差矩阵
模型预测值
电流值
指数
状态估计系统
BP神经网络
识别模块
电压
系统为您推荐了相关专利信息
长短期记忆神经网络模型
锂电池组动态
动态均衡调节
锂电池组管理
均衡方法
时空图卷积神经网络
储能系统
加权特征
注意力机制
节点地理位置
能量存储单元
能量转换设备
智能管理系统
释放系统
预测电力需求
锂电池热失控
主动防护方法
电池健康状态
生成训练数据
信号特征
初始荷电状态
仿真模型
隔膜界面
正极活性材料颗粒
电压