基于自适应双重遗忘因子的Sage-Husa算法SOE估算研究OA
A study on state of energy estimation using the Sage-Husa algorithm based on adaptive dual forgetting factors
能量状态(state of energy,SOE)估算是电池管理系统(battery management system,BMS)的核心功能之一.针对传统Sage-Husa算法噪声协方差估计失稳与长期收敛性不足方面的缺陷,提出了一种基于自适应双重遗忘因子的改进方法,并引入协方差匹配技术作为辅助约束,以提升噪声建模的稳定性与长期估算的收敛性.在此基础上,结合二阶RC等效电路模型与遗忘因子递推最小二乘法参数(forgetting factor recursive least squares,FFRLS)在线辨识,在Simulink平台下对DST、FUDS和US06三种典型工况进行了仿真.结果表明,该算法估算曲线能够快速收敛并避免长期漂移,而且误差保持在2.5%以内,验证了其相较于传统Sage-Husa算法表现出的更高精度与鲁棒性.
State of energy(SOE)estimation is one of the core functions of a battery management sys-tem(BMS).This paper addressed the limitations of the traditional Sage-Husa algorithm in terms of noise covariance estimation instability and insufficient long-term convergence.It proposed an im-proved method based on an adaptive dual forgetting factor and introduced covariance matching tech-nology as an auxiliary constraint to enhance the stability of noise modelling and the long-term conver-gence of estimation.Based on this,combined with a second-order RC equivalent circuit model and forgetting factor recursive least squares(FFRLS)online identification,simulations were conducted on three typical operating conditions(DST,FUDS,and US06)in the Simulink platform.The results show that the estimated curves converge rapidly and avoid long-term drift,with errors maintained within 2.5%,verifying the higher accuracy and robustness of this algorithm compared with the tradi-tional Sage-Husa algorithm.
王超;洪海强;许逸;吴铁洲;潘奎廷;朱凌寒
湖北工业大学 太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室,湖北 武汉 430068湖北工业大学 太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室,湖北 武汉 430068湖北工业大学 太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室,湖北 武汉 430068湖北工业大学 太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室,湖北 武汉 430068湖北工业大学 太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室,湖北 武汉 430068湖北工业大学 太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室,湖北 武汉 430068
信息技术与安全科学
能量状态电池管理系统Sage-Husa算法自适应双重遗忘因子协方差匹配技术鲁棒性
state of energybattery management systemSage-Husa algorithmadaptive dual forget-ting factorcovariance matching techniquerobustness
《电源技术》 2026 (4)
662-671,10
国家自然科学基金项目(52377207)
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