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J-GLOBAL ID：201702266381790464   整理番号：17A0021656

マルチモデル適応拡張Kalmanフィルタリング推定に基づく鉛蓄電池のためのSOC推定法【Powered by NICT】

A method for SOC estimation for lead-acid battery based on multi-model adaptive Extended Kalman Filtering estimation

著者 (4件)： Chen Su (National Computer Network Emergency Response Technical Team/Coordination Center of China, Beijing, China) ,  Kang Chunjian (National Computer Network Emergency Response Technical Team/Coordination Center of China, Beijing, China) ,  Zhang Zhang (National Computer Network Emergency Response Technical Team/Coordination Center of China, Beijing, China) ,  Zhu Hailong (National Computer Network Emergency Response Technical Team/Coordination Center of China, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IECON  ページ： 18-24  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 充電状態(SOC)はバッテリーのための重要なパラメータ,新エネルギー自動車などの分野でホットな研究であるが,データセンタにおける無停電電源装置のバックアップ電源として鉛蓄電池に関する研究はほとんど行われてきた。本論文では,初めて,多項式モデルとNernst電池モデルの組合せである,ポリNernstと名付けたモデルは,データセンターで働く電池のSOCを推定するために提案した。拡張Kalmanフィルタリング法は,SOCオンラインシミュレーション,その推定結果は,従来のAh法と比較したために採用した。実UPSのシミュレーションは,EKF推定誤差は,蓄積された積分誤差でAh法のそれよりもはるかに小さくないことを示した。ポリNernstモデルを確立しの適応能力を改善するために,EKFアルゴリズムに基づく多重モデル適応推定を設計し,実験結果はMMAEモデル推定は単一EKF(拡張カルマンフィルタ)推定のいずれかよりもはるかに優れた示した。モデルの複雑さと精度推定をバランスさせるために,実験結果はモデルEKF推定モデルが適切であることが示唆されていることを示した。SOC推定法は,データセンタにおける電池システムの保守のための技術的指示を提供する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： データセンタ ,  無停電電源 ,  *鉛蓄電池 ,  *電池 ,  バックアップ
準シソーラス用語： 推定モデル ,  適応推定 ,  多重モデル ,  推定誤差 ,  電池モデル ,  多項式モデル ,  充電状態 ,  *推定法 ,  *拡張Kalmanフィルタ ,  *モデル適応 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  半導体集積回路  (NC03162T)

タイトルに関連する用語 (7件)： マルチ ,  モデル適応 ,  拡張Kalmanフィルタ ,  推定 ,  鉛蓄電池 ,  SOC ,  推定法