【摘 要】
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针对铅酸蓄电池在工作中呈现非线性特性，电池模型等效参数随其荷电状态（ SOC ）改变而发生变化以致难以准确估计的问题，本文结合常见的等效电池模型，应用一种带有繁殖机制的粒子群
【基金项目】
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教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20121333110007)
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针对铅酸蓄电池在工作中呈现非线性特性，电池模型等效参数随其荷电状态（ SOC ）改变而发生变化以致难以准确估计的问题，本文结合常见的等效电池模型，应用一种带有繁殖机制的粒子群优化（ PSO）算法对蓄电池模型参数进行了辨识。本研究采用基于特定分析方程的参数描述形式，在不同SOC状态下对等效模型进行了参数优化。测试结果表明，采用这种带有繁殖机制的PSO算法所估计出的蓄电池模型能够较准确地跟踪电池的实际工作电压，从而验证了该算法在蓄电池模型辨识中的实用价值，为建立准确的蓄电池模型提供了一个系统化、理论化的方法。
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