【摘 要】
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电池状态的准确在线估计是锂离子电池储能系统安全、可靠和高效运行的重要支撑,精确电池模型是实现上述估计的前提。然而,锂电池复杂的电化学反应过程使电池模型参数可能随荷
【机 构】
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山东大学电气工程学院,华能山东发电有限公司,国网山东省电力公司淄博供电公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51707108),山东省国家自然科学基金资助项目(2017QEE015)
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电池状态的准确在线估计是锂离子电池储能系统安全、可靠和高效运行的重要支撑,精确电池模型是实现上述估计的前提。然而,锂电池复杂的电化学反应过程使电池模型参数可能随荷电状态(State of Charge,SOC)、温度及运行工况改变而变化,传统的离线识别方法难以保证模型精度和适应性。提出一种基于递推最小二乘法(Recursive Least Squares,RLS)的在线参数识别方法,该方法能够自动适应电池SOC、温度及运行条件变化,拟合计算出最佳模型参数,进而保证模型精度。研究不同电池类型下等值模型结构对
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