基于ELM和MCSCKF的锂离子电池SOC估计_王桥.pdf

基于ELM和MCSCKF的锂离子电池SOC估计讲解了为了提高锂离子电池荷电状态（SOC）估计精度并减少噪声影响，提出的一种结合极限学习机（ELM）和最大相关熵平方根容积卡尔曼滤波（MCSCKF）的方法。文章指出，利用泛化性好、运行速度快的ELM作为卡尔曼滤波的测量方程，并通过灰狼优化算法优化ELM的超参数，从而提高SOC估计精度。此外，该方法进一步采用MCSCKF减弱ELM的测量噪声。测试结果表明，所提方法在多工况和宽温度范围内具有良好的泛化性能，平均运行时间仅为长短时序列和循环门控单元网络的三分之一，且当行驶工况复杂、温度变化较大时，均方根误差小于1%，最大误差小于3%。研究还显示，即使存在初始误差与环境噪声，该方法依然表现出优越的鲁棒性。基于ELM和MCSCKF的锂离子电池SOC估计适用于从事锂离子电池管理系统的研发人员和技术专家，尤其适合那些关注电动汽车和储能系统中电池安全高效应用的研究者。此方法对需要在复杂行驶工况和宽温度范围下确保电池SOC高精度估计的技术领域特别有用，为提升电池管理系统性能提供了新的思路和解决方案。同时，对于致力于改善电池使用效率和延长使用寿命的企业和科研机构而言，本研究提供的技术手段具有重要参考价值。