基于粒子群优化算法的锂电池模型参数辨识  

Parameter Identification of Batter Model Based on the Particle Swarm Optimization

作　　者：毛琦 祝乔 徐志杰 徐顺帆 MAO Qi;ZHU Qiao;XU Zhijie;XU Shunfan(Mechanical Engineering College of Southwest jiaotong university,Chengdu 610031,China)

机构地区：[1]西南交通大学机械工程学院,四川成都610031

出　　处：《电工技术》2021年第12期156-157,共2页Electric Engineering

摘　　要：基于戴维南电池模型,采用粒子群优化算法进行离线参数辨识。粒子群优化算法作为一种高效并且简单的算法,在平衡全局优化能力和局部优化能力方面具有显著的优势。Based on Thevenin equivalent circuit model,Particle Swarm Optimization(PSO)is adopted to identify model parameters off-line.As an efficient and simple algorithm,PSO has significant advantages in balancing global optimization ability and local optimization ability.

关 键 词：锂电池 二阶RC等效电路模型 模型参数辨识 粒子群优化算法 

分 类 号：TM911[电气工程—电力电子与电力传动]