杨伟
- 作品数：4 被引量：36H指数：3
- 供职机构：燕山大学电气工程学院更多>>
- 发文基金：南方电网公司科技项目更多>>
- 相关领域：电气工程更多>>
- 基于BP-EKF算法的电动汽车电池管理系统SOC精准估计被引量：23
- 2015年
- 以数字信号处理器DSP(TMS320LF2407)为主控芯片,完成了电动汽车电池管理系统平台的搭建。电池荷电状态(SOC)的精准估计是电动汽车电池管理系统的核心任务之一,本文为提高SOC估计的准确性,提出了基于BP神经网络法与拓展卡尔曼滤波(EKF)法相结合的一种新算法(BP-EKF)。在对磷酸铁锂电池进行试验分析之后,运用Matlab的人工神经网络工具箱建立BP神经网络,并利用试验得到的数据对所建立的BP神经网络进行训练,从而利用训练好的BP神经网络优化补偿拓展卡尔曼滤波算法的估计结果。经过仿真实验验证两种算法的准确性,结果表明,与单纯的EKF滤波法相比,基于BP-EKF算法的SOC估计值的准确性有了显著的提高,且具备很好的适用性。
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- 关键词：电池荷电状态电池管理系统BP神经网络
- 基于EKF滤波算法的电动汽车电池SOC精准估算被引量：3
- 2016年
- 电动汽车电池荷电状态(SOC)的快速精确估算是电池管理系统的核心技术。针对电动汽车电池的工作特性,在Thevenin电池模型的基础上,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,在不同温度、放电倍率及初始误差的情况下实现了对电动汽车电池SOC的精准估算,并与复合电池模型进行了对比仿真实验。实验表明,采用基于Thevenin电池模型的EKF滤波算法可以快速完成电池SOC的精准估算,误差在5%以内。
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- 关键词：电池管理系统电动汽车荷电状态
- 发输电系统可靠性分析中最优切负荷模型被引量：4
- 2015年
- 电力系统可靠性分析的过程中系统状态分析环节最为核心,也最为费时,尤其是在状态抽样中用到枚举法或者蒙特卡洛模拟法时,需要进行大量的系统状态分析。本文提出切负荷量最小兼顾负荷重要度和区域就近削减负荷原则来进行负荷削减。重要度原则体现在削减负荷时按负荷级别进行削减,区域就近原则使得切负荷点不再在全系统范围内搜寻,大大减少了计算时间。通过IEEE-RTS79可靠性测试系统的计算结果可知,该法在减少计算时间方面有明显的优势,切负荷量也更切合实际情况。
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- 关键词：电力系统可靠性
- 电动汽车电池管理系统的建立及SOC准确估计被引量：7
- 2014年
- 以TMS320LF2407型数字信号处理器(DSP)为主控芯片,完成了电动汽车电池管理系统(BMS)平台的搭建。实现了参数检测、信息显示、安全报警和电池荷电状态(SOC)估计等主要功能。然后通过Matlab仿真研究了不同算法与不同模型的估计精度。最后通过搭建的试验平台,对磷酸铁锂电池组进行模拟工况试验,得到电池SOC估算值误差在5%以内。验证了试验平台与软件系统的可靠性、电池模型与估计算法的正确性。
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- 关键词：电动汽车电池管理系统荷电状态数字信号处理器
