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孙叶宁

作品数：2 被引量：38H指数：2
供职机构：燕山大学电气工程学院河北省电力电子节能与传动控制重点实验室更多>>
发文基金：河北省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：电气工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇电气工程

主题

  • 1篇电池
  • 1篇电动
  • 1篇电动汽车
  • 1篇贫化
  • 1篇汽车
  • 1篇锂电池
  • 1篇粒子滤波
  • 1篇滤波
  • 1篇健康
  • 1篇改进粒子滤波
  • 1篇储能

机构

  • 2篇燕山大学
  • 1篇国网吉林省电...

作者

  • 2篇魏艳君
  • 2篇漆汉宏
  • 2篇孙叶宁
  • 1篇张金龙
  • 1篇佟微

传媒

  • 1篇燕山大学学报
  • 1篇电源学报

年份

  • 1篇2019
  • 1篇2017
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
锂电池健康状态估算方法综述被引量：36
2017年
电池管理系统BMS(battery management system)是蓄电池储能技术中不可或缺的环节,而电池健康状态SOH(state of health)估算是BMS的重要功能之一。SOH可以为操作员提供电池实际可用容量及老化状态相关信息,进而为电池控制决策提供参考。介绍了锂电池的SOH的含义,阐述了导致锂电池老化和可用容量下降的原因,并着重对当前常见的蓄电池SOH估算方法进行了概括和分析,同时对各种SOH估算方法中存在的问题进行了探讨。
张金龙佟微孙叶宁李端凯漆汉宏魏艳君
关键词：电动汽车锂电池储能
基于改进粒子滤波的LiFePO4电池二元SOC估算被引量：2
2019年
准确估算电池荷电状态是电池管理系统的核心技术之一。为提高估算电池荷电状态精度,构建了可描述蓄电池倍率容量特性的二元荷电状态模型,并采用一种改进的粒子滤波算法对LiFePO4电池进行荷电状态估算。从标准粒子滤波结构入手,先引入残差重采样算法,缓解了传统序贯重要性采样的粒子退化问题;而后在重采样过程中,采用Thompson-Taylor算法对粒子进行随机线性组合,并生成新粒子,可以抑制标准粒子滤波算法执行过程中的粒子贫化问题。基于这种改进的粒子滤波算法实现了对LiFePO4电池二元荷电状态估算。实验结果表明,改进的粒子滤波算法相比无迹卡尔曼滤波算法,估算电池荷电状态具有更高的精度,估算误差不超过±0.2%。研究结果对电池管理系统估算电池荷电状态具有现实指导意义.
孙叶宁魏艳君赵勇漆汉宏陈洪涛
关键词：改进粒子滤波
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