在當今世界能源結(jié)構(gòu)中,石油、天然氣和煤炭等化石能源仍然是人們利用的主要能源。為了實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展,就必須構(gòu)建人與自然和諧共生的關系。新能源的研究和發(fā)展就成為了時代的主流。鋰離子電池作為一種新能源,其需求越來越高,所以需要對
鋰電池管理系統(tǒng)(BMS)進行能量優(yōu)化。其中電池荷電狀態(tài)(SOC)估計是電池管理系統(tǒng)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鋰電池成本。從鋰電池的等效電路模型入手,以分數(shù)階可辨識數(shù)學模型仿真為主線,快速準確的提取模型參數(shù),進而估計SOC和待辨識參數(shù),利用遞階辨識原理,并將其分為兩個子辨識模型。本發(fā)明旨在用一種兩階段梯度迭代算法對分數(shù)階鋰電池參數(shù)進行辨識。
聲明:
“基于兩階段梯度迭代算法的分數(shù)階鋰電池參數(shù)辨識算法” 該技術專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)