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J-GLOBAL ID：201902226582706026   整理番号：19A0517135

雑音統計量推定器を用いた適応無香料Kalmanフィルタに基づく電池エネルギー貯蔵システムの充電状態推定【JST・京大機械翻訳】

State of Charge Estimation of Battery Energy Storage Systems Based on Adaptive Unscented Kalman Filter With a Noise Statistics Estimator

著者 (4件)： Peng Simin (School of Electrical Engineering, Yancheng Institute of Technology, Yancheng, China) ,  Chen Chong (School of Electrical Engineering, Yancheng Institute of Technology, Yancheng, China) ,  Shi Hongbing (State Grid Yancheng Power Supply Company, Yancheng, China) ,  Yao Zhilei (School of Electrical Engineering, Yancheng Institute of Technology, Yancheng, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 13202-13212  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 大規模電池エネルギー貯蔵システム(BESS)の雑音統計は,実際の応用においてしばしば未知であるか不正確であるので,拡張Kalmanフィルタ(EKF)または無香料Kalmanフィルタ(UKF)を用いたBESSの充電状態(SOC)の推定精度は,通常不正確であるか発散している。この問題を解決するために,雑音統計量推定器による適応UKF(AUKF)に基づく方法を,BESSの正確なSOCを推定するために提案した。修正Sage-Husa最大事後に基づく雑音統計量推定器は,事前雑音統計が未知であるか不正確であるときに,AUKFのための測定とシステムプロセスノイズの平均と誤差共分散を適応的に推定することを目的とした。提案した方法の精度と適応性を,異なるリアルタイム条件下でUKFとEKFとの比較により検証した。比較は,BESsの雑音統計が未知か不正確であるとき,提案方法がより良いSOC推定精度を達成できることを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 適応性 ,  *雑音 ,  *統計量
準シソーラス用語： 実時間 ,  誤差共分散 ,  推定精度 ,  *充電状態 ,  電池エネルギー貯蔵システム ,  *拡張Kalmanフィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 信号理論  (ND02020G) ,  音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 雑音 ,  統計量 ,  推定 ,  適応 ,  無香料Kalmanフィルタ ,  電池エネルギー貯蔵システム ,  充電状態