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卷积2672021
7线程能源科学化学国际会议 |
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文章号 | 01017 | |
页数 | 5 | |
段内 | 能源开发利用节能技术应用 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202126701017 | |
在线发布 | 2021年6月4日 |
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26701017(2021)
参数识别和退役锂电池充电预测
一号安徽师范大学物理电子信息学院
2安徽职业国防技术学院
3安徽师范大学物理电子信息学院
4安徽师范大学物理电子信息学院
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不同的温度和工作模式影响参数识别和电荷状态估计问题,建议以二级RC等效电路模型和递归最小平方法并用新方法引入忘记因子,并结合扩展卡尔曼滤波算法实现在线参数识别退出锂电池和优化估计SOC方法粒子群优化算法优化在线以进一步提高SOC预测精度结果表明,联合优化算法可以精确识别离散锂电池的参数和SOC值,这有助于实现离散锂电池梯级使用
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