在当今世界能源结构中,石油、天然气和煤炭等化石能源仍然是人们利用的主要能源。为了实现可持续发展,就必须构建人与自然和谐共生的关系。新能源的研究和发展就成为了时代的主流。锂离子电池作为一种新能源,其需求越来越高,所以需要对
锂电池管理系统(BMS)进行能量优化。其中电池荷电状态(SOC)估计是电池管理系统的核心功能,所以,高精度的SOC估算可以有效地降低所需要的锂电池成本。从锂电池的等效电路模型入手,以分数阶可辨识数学模型仿真为主线,快速准确的提取模型参数,进而估计SOC和待辨识参数,利用递阶辨识原理,并将其分为两个子辨识模型。本发明旨在用一种两阶段梯度迭代算法对分数阶锂电池参数进行辨识。
声明:
“基于两阶段梯度迭代算法的分数阶锂电池参数辨识算法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)