ƯỚC LƯỢNG TRẠNG THÁI SẠC CỦA PIN DỰA TRÊN THUẬT TOÁN VFFRLS KẾT HỢP MẠNG NEURAL

Tóm tắt

Bài báo này đề xuất một phương pháp mới kết hợp giữa thuật toán VFFRLS và mạng
Neural để ước lượng trạng thái sạc của pin. Thuật toán VFFRLS được sử dụng để nhận dạng trực
tuyến các tham số của mô hình pin, với mục đích có thêm nhiều đầu vào hơn cho mạng Neural
nhằm tăng độ chính xác ước lượng. Ngoài ra, các tham số này được đưa vào mạng Neural để
đánh giá mức độ quan trọng của từng tham số. Đề xuất này có ưu điểm là cho biết mức độ
quan trọng của từng tham số đầu vào, khối lượng tính toán giảm đi đáng kể mà kết quả dự
đoán vẫn chính xác. Số liệu sử dụng trong bài báo thu thập từ quá trình xả thực tế của pin
Lithium-ion. Kết quả mô phỏng và thực nghiệm đạt được sai số RMSE nhỏ hơn 0,29% và MAE
nhỏ hơn 0,23%.