کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4916869 | 1428104 | 2016 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Dynamic data-driven and model-based recursive analysis for estimation of battery state-of-charge
ترجمه فارسی عنوان
تجزیه و تحلیل بازگشتی مبتنی بر داده ها مبتنی بر داده ها و پویا برای تخمین وضعیت باتری
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
حالت شارژ باتری، سیستم های کاربردی مبتنی بر داده دینامیک، تجزیه و تحلیل سریال نمادین، فیلترینگ بیزی باز پذیرنده،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی انرژی
مهندسی انرژی و فناوری های برق
چکیده انگلیسی
This paper addresses estimation of battery state-of-charge (SOC) from the joint perspectives of dynamic data-driven and model-based recursive analysis. The proposed SOC estimation algorithm is built upon the concepts of symbolic time series analysis (STSA) and recursive Bayesian filtering (RBF) that is a generalization of the conventional Kalman filtering. A special class of Markov models, called ÃD-Markov (pronounced as cross D-Markov) machine, is constructed from a symbolized time-series pair of input current and output voltage. A measurement model of SOC is developed based on the features obtained from the ÃD-Markov machine. Then, a combination of this measurement model and a low-order model of the SOC process dynamics is used for construction of the RBF. The proposed algorithm of SOC estimation has been validated on (approximately periodic) experimental data of (synchronized) current-voltage time series, generated from a commercial-scale lead-acid battery system.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Energy - Volume 184, 15 December 2016, Pages 266-275
Journal: Applied Energy - Volume 184, 15 December 2016, Pages 266-275
نویسندگان
Yue Li, Pritthi Chattopadhyay, Sihan Xiong, Asok Ray, Christopher D. Rahn,