我校放射性废物处理处置与数学模型研发中心主任刘龙成教授在工程技术领域TOP期刊《IEEE Transactions on Transportation Electrification》(中科院1区,IF=6.363)上发表题为《A Two-Step Parameter Optimization Method forLow-Order Model-Based State-of-Charge Estimation》的学术论文。该研究提出了一种即时电池荷电状态(SOC)的估算方法,与使用复杂的高阶模型相比,该方法使用简单的一阶模型可获得较高的SOC精度。此方法充分挖掘了模型估计量的潜力,避免了模型的复杂化改进。截至2021年8月,此高被引论文基于对应领域和出版年的高被引阈值,其被引频次已进入工程技术学术领域最优秀的1%之列,刘龙成教授为此文章的通讯作者。
荷电状态(SOC)估算是一种有效管理和控制锂离子电池(LIBs)的技术,本文提出了一种新的即时SOC估算方法,该方法具有较高的准确性和较低的复杂度。利用粒子群优化算法对模型参数进行优化,然后基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的早期分段数据,利用PSO算法来调整误差协方差,保证较高的建模精度和简洁性。实验结果表明,与使用复杂的高阶模型相比,两步PSO算法优化SOC估算法使用简单的一阶模型即可获得较高的SOC精度。该方法充分挖掘了模型估计量的潜力,从而避免了模型的复杂化改进。
论文链接:https://ieeexplore.ieee.org/document/9234494