लिथियम-आयन बैटरी की चार्ज स्थिति का अनुमान लगाने के लिए अनुकूली वर्गमूल केंद्रीय अंतर कालमैन फ़िल्टर

सारांश लिथियम-आयन बैटरियाँ इलेक्ट्रिक वाहनों में एक प्रमुख ऊर्जा स्रोत रही हैं, क्योंकि ये संचालन की परिस्थितियों में उच्च अनुकूलता रखती हैं। लिथियम-आयन बैटरियों के लिए चार्ज स्थिति (SOC) का सटीक अनुमान बैटरी ऊर्जा उपयोग की दक्षता को प्रभावी ढंग से बढ़ा सकता है। हालाँकि, अज्ञात मॉडल पैरामीटर के साथ संचालन की परिस्थितियों में SOC का अनुमान लगाना जटिल है। यह अध्ययन एक समकक्ष सर्किट मॉडल के आधार पर उच्च-सटीक SOC अनुमान प्राप्त करने के लिए अनुकूली वर्गमूल केंद्रीय अंतर कालमैन फ़िल्टर (ASRCDKF) एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है। सबसे पहले, एक ओपन-सर्किट वोल्टेज परीक्षण से बचने के लिए, एक रैखिक कालमैन फ़िल्टर बनाया जाता है ताकि मापन समीकरण में अज्ञात पैरामीटर का वास्तविक समय में अनुमान लगाया जा सके। फिर, एल्गोरिदम की स्थिरता में सुधार के लिए, एक वर्गमूल विधि का उपयोग किया जाता है ताकि अनुकूली केंद्रीय अंतर कालमैन फ़िल्टर एल्गोरिदम पर आधारित त्रुटि सहवर्तन मैट्रिक्स की सकारात्मक अर्ध-परिभाषा सुनिश्चित की जा सके। मॉडल पैरामीटर को अनुमानित अवस्था के रूप में माना जाता है, और मॉडल पैरामीटर और SOC का संयुक्त अनुमान ASRCDKF एल्गोरिदम के माध्यम से प्राप्त किया जाता है। इसके बाद, रैखिक कालमैन फ़िल्टर को ASRCDKF के साथ जोड़कर अज्ञात पैरामीटर सहित राज्य समीकरण और मापन समीकरण के मामले में SOC का सटीक अनुमान प्राप्त किया जाता है। अंत में, ASRCDKF एल्गोरिदम की तुलना दो सेट संचालन की परिस्थितियों के तहत अनुकूली केंद्रीय अंतर कालमैन फ़िल्टर एल्गोरिदम और अनुकूली क्यूबचर कालमैन फ़िल्टर एल्गोरिदम से की जाती है। परिणाम दर्शाते हैं कि ASRCDKF एल्गोरिदम का SOC अनुमान विभिन्न संचालन की परिस्थितियों में अन्य एल्गोरिदम की तुलना में अधिक सटीक है।