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刘继超,王维庆,王海云.基于DSLPSO算法的超级电容参数辨识[J].电测与仪表,2021,58(6):33-38.
Liu Jichao,Wang Weiqing,Wang Haiyun.Parameter Identification of Super Capacitor Based on DSLPSO Algorithm[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2021,58(6):33-38.
基于DSLPSO算法的超级电容参数辨识
Parameter Identification of Super Capacitor Based on DSLPSO Algorithm
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2021.06.005
中文关键词:  超级电容  三分之等效电路模型  双线性变换  动态自学习粒子群
英文关键词:Super capacitor  Super capacitor equivalent circuit mode  bilinear transformation  the dynamic self-learning particle swarm algorithm.
基金项目:
        
作者中文名作者英文名单位
刘继超Liu Jichao新疆大学 可再生能源发电与并网技术教育部工程研究中心
王维庆Wang Weiqing新疆大学 可再生能源发电与并网技术教育部工程研究中心
王海云Wang Haiyun新疆大学 可再生能源发电与并网技术教育部工程研究中心
摘要点击次数: 1431
中文摘要:
      针对超级电容模型多参数辨识问题以及传统辨识算法收敛精度差,收敛速度慢问题,提出基于动态自学习粒子群算法的超级电容参数辨识方法。根据超级电容三分之等效电路模型,采用双线性变换进行离散化获得辨识模型,使用动态自学习粒子群算法辨识各分支的参数。仿真结果分析表明,与基本粒子群、自适应惯性权重粒子群对比分析,基于动态自学习粒子群算法的超级电容参数辨识方法收敛速度快、收敛精度高、全局寻优能力强,可以更准确地反映出超级电容的动态特性。
英文摘要:
      In order to solve the problem of multi-parameter identification of Super capacitor model and the problems of poor convergence accuracy and slow convergence speed of traditional identification algorithm, a parameter identification method based on dynamic self-learning particle swarm optimization (pso) is proposed. According to the Super capacitor equivalent circuit model, the identification model is discretized by bilinear transformation, and the parameters of each branch are identified by dynamic self-learning particle swarm optimization.The simulation results show that, compared with the basic particle swarm and the adaptive inertial weighted particle swarm, the parameter identification method based on dynamic self-learning particle swarm algorithm has fast convergence speed, high convergence accuracy and strong global optimization ability, which can more accurately reflect the dynamic characteristics of supercapacitors.
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