基于蜣螂算法优化卡尔曼滤波的锂离子电池模型参数辨识

夏天; 刘代飞; 岳家辉; 陈来恩; 李亦梁

doi:10.11930/j.issn.1004-9649.202401111

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基于蜣螂算法优化卡尔曼滤波的锂离子电池模型参数辨识

新能源与储能 | 更新时间：2025-12-10

- 基于蜣螂算法优化卡尔曼滤波的锂离子电池模型参数辨识
- Estimation of Model Parameters of Lithium Batteries Based on Kalman Filtering Optimized by Dung Beetle Algorithm
- “最新研究报道，科学家采用蜣螂算法优化卡尔曼滤波，显著提高了锂离子电池参数辨识的准确性，为电池状态预测提供可靠基础。”
- 中国电力 2025年58卷第1期页码：196-204
- 作者机构：
  
  1.长沙理工大学电气与信息工程学院，湖南长沙　410114
  2.长沙理工大学能源与动力工程学院，湖南长沙　410114
  3.长高电新科技股份公司，湖南长沙　410219
- 作者简介：
  
  [ "夏天（1993—），男，通信作者，硕士研究生，从事储能安全与控制技术研究，E-mail：862551450@qq.com" ]
  [ "刘代飞（1975—），男，副教授，从事电储能安全与控制技术研究，E-mail：dfcanfly@126.com" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目（柔性直流输电交流侧故障下换流器多桥臂主动应对的能量调控机理及穿越控制研究，51977014）。
- DOI：10.11930/j.issn.1004-9649.202401111
  中图分类号：
- 收稿：2024-01-25，
  
  修回：2024-12-11，
  
  纸质出版：2025-01-28
- 稿件说明：
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夏天, 刘代飞, 岳家辉, 等. 基于蜣螂算法优化卡尔曼滤波的锂离子电池模型参数辨识[J]. 中国电力, 2025,58(1):196-204.

Tian XIA, Daifei LIU, Jiahui YUE, et al. Estimation of Model Parameters of Lithium Batteries Based on Kalman Filtering Optimized by Dung Beetle Algorithm[J]. Electric Power, 2025, 58(1): 196-204.
夏天, 刘代飞, 岳家辉, 等. 基于蜣螂算法优化卡尔曼滤波的锂离子电池模型参数辨识[J]. 中国电力, 2025,58(1):196-204. DOI： 10.11930/j.issn.1004-9649.202401111.

Tian XIA, Daifei LIU, Jiahui YUE, et al. Estimation of Model Parameters of Lithium Batteries Based on Kalman Filtering Optimized by Dung Beetle Algorithm[J]. Electric Power, 2025, 58(1): 196-204. DOI： 10.11930/j.issn.1004-9649.202401111.

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基于蜣螂算法优化卡尔曼滤波的锂离子电池模型参数辨识

Estimation of Model Parameters of Lithium Batteries Based on Kalman Filtering Optimized by Dung Beetle Algorithm

DOI：10.11930/j.issn.1004-9649.202401111