带可变遗忘因子递推最小二乘法的超级电容模组等效模型参数辨识方法

作者：谢文超; 赵延明^*; 方紫微; 刘树立

来源：电工技术学报, 2021, 36(05): 996-1005.

DOI：10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.200023

• 超级电容模组
• 等效模型
• 参数辨识
• 可变遗忘因子

为了准确地辨识风力发电机变桨系统后备电源中超级电容模组等效模型的参数,解决由于"数据饱和"现象所产生增益下降过快的缺点,建立超级电容模组三分支等效电路模型,提出一种带可变遗忘因子的递推最小二乘法(RLS)的超级电容模组等效电路模型参数辨识方法,然后建立超级电容模组多方法参数辨识的Simulink仿真模型,并进行仿真与分析。结果表明:该方法充电后静态阶段的综合误差为0.19%,比电路分析法的综合误差降低了6.92%,比分段优化法的综合误差降低了0.09%。整个充放电过程的综合误差为1.22%,比电路分析法降低了9.5%,比分段优化法降低了1.6%。带可变遗忘因子的RLS法比电路分析法和分段优化法拥有更高的辨识精度。

• 单位
  湖南科技大学