【摘 要】
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基于观测器方法估算蓄电池组的荷电状态相比传统预测方法，检测量少，便于在独立光伏发电系统中使用。 使用通常线性模型描述蓄电池内部动态会带来较大的状态误差，采用非线性复杂模型更能接近蓄电池内部真实状 态。目前用于非线性状态的算法扩展卡曼滤波算法是次优滤波算法，且有初值敏感，滤波易发散，精度不是太高的 缺点。本文采用进化混合粒子滤波算法，结果表明有明显改善精度，及稳定性。
【出 处】
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首届直流输电与电力电子专委会学术年会
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基于观测器方法估算蓄电池组的荷电状态相比传统预测方法，检测量少，便于在独立光伏发电系统中使用。 使用通常线性模型描述蓄电池内部动态会带来较大的状态误差，采用非线性复杂模型更能接近蓄电池内部真实状 态。目前用于非线性状态的算法扩展卡曼滤波算法是次优滤波算法，且有初值敏感，滤波易发散，精度不是太高的 缺点。本文采用进化混合粒子滤波算法，结果表明有明显改善精度，及稳定性。
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