分会场

燃料电池与储能

摘要

为了探索超级电容器的低温性能，本研究提出了双ZARC分数阶电路模型来模拟超级电容器的动态特性。 采用自适应遗传算法进行超级电容参数辨识，模型端电压误差小于1.9 mV。 此外，基于分数阶模型，将扩展卡尔曼滤波器（EKF）与粒子滤波器（PF）相结合，提出了分数阶扩展卡尔曼粒子滤波器（FOEKPF）算法，对超级电容在低温工况下的SOC进行了研究。 使用FOEKPF算法进行估计，并与分数阶扩展卡尔曼滤波器（FOEKF）进行比较。 实验结果表明FOEKPF算法具有较高的估计精度和鲁棒性。在-40℃温度下，不同工况下SOC估算的最大平均绝对误差和最大均方根误差均小于1%，表现出良好的低温性能。

关键词

超级电容;分数阶模型;参数辨识;荷电状态;分数阶扩展卡尔曼粒子滤波

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