并行IPLS平滑器

对数时间尺度

一种用于电池参数与SOC估计的并行后验线性化平滑器，在GPU上实现对数时间复杂度，显著超越顺序算法。

Rui, Yang · Garcia-Fernandez, Angel F. · Lee, Cherung

Journal of Energy Storage 2025

技术优势

对数级加速

并行算法重构边际似然，使N步平滑可在O(log N)跨度内完成，长时序下比顺序算法快数个数量级。

GPU全并行

在高度并行的GPU上实现对数时间复杂度，完全摆脱顺序依赖，适合超长序列处理。

实测验证

在DST和BJDST真实电池测试数据上验证并超越顺序平滑器，同时保证参数与SOC估计精度。

应用场景

• 电池状态估计：并行IPLS让长时域电池状态估计在GPU上以对数时间完成，实时监控不再受计算瓶颈限制。
• 电池管理系统：BMS可集成该并行平滑器，在计算资源不变时处理更长数据窗口或更高采样率，提升参数辨识频次。
• 实时参数辨识：利用O(log N)跨度的并行架构，电池参数辨识可近实时地在GPU上对全批次数据执行，避免在线精度下降。