基于ELM和MCSCKF的鋰離子電池SOC估計(jì)_王橋.pdf

《基于ELM和MCSCKF的鋰離子電池SOC估計(jì)》講解了為了提高鋰離子電池荷電狀態(tài)（SOC）估計(jì)精度并減少噪聲影響，提出的一種結(jié)合極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）和最大相關(guān)熵平方根容積卡爾曼濾波（MCSCKF）的方法。文章指出，利用泛化性好、運(yùn)行速度快的ELM作為卡爾曼濾波的測(cè)量方程，并通過(guò)灰狼優(yōu)化算法優(yōu)化ELM的超參數(shù)，從而提高SOC估計(jì)精度。此外，該方法進(jìn)一步采用MCSCKF減弱ELM的測(cè)量噪聲。測(cè)試結(jié)果表明，所提方法在多工況和寬溫度范圍內(nèi)具有良好的泛化性能，平均運(yùn)行時(shí)間僅為長(zhǎng)短時(shí)序列和循環(huán)門(mén)控單元網(wǎng)絡(luò)的三分之一，且當(dāng)行駛工況復(fù)雜、溫度變化較大時(shí)，均方根誤差小于1%，最大誤差小于3%。研究還顯示，即使存在初始誤差與環(huán)境噪聲，該方法依然表現(xiàn)出優(yōu)越的魯棒性。

《基于ELM和MCSCKF的鋰離子電池SOC估計(jì)》適用于從事鋰離子電池管理系統(tǒng)的研發(fā)人員和技術(shù)專(zhuān)家，尤其適合那些關(guān)注電動(dòng)汽車(chē)和儲(chǔ)能系統(tǒng)中電池安全高效應(yīng)用的研究者。此方法對(duì)需要在復(fù)雜行駛工況和寬溫度范圍下確保電池SOC高精度估計(jì)的技術(shù)領(lǐng)域特別有用，為提升電池管理系統(tǒng)性能提供了新的思路和解決方案。同時(shí)，對(duì)于致力于改善電池使用效率和延長(zhǎng)使用壽命的企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)而言，本研究提供的技術(shù)手段具有重要參考價(jià)值。