HI,欢迎来到学术之家,发表咨询:400-888-7501  订阅咨询:400-888-7502  股权代码  102064
0

梯次利用锂电池健康状态预测

作者:孙冬; 许爽梯次利用锂电池健康状态预测健康因子健康模型多模型数据融合技术

摘要:从电动汽车中退役的锂电池在功能元件有效的情况下可进行梯次利用,针对退役锂电池处于离线状态且单体电池之间存在性能差异等问题,以锂电池欧姆内阻为研究对象,设计适用于梯次利用锂电池性能测试工况。基于锂电池一阶RC等效电路模型,研究基于增量式自回归模型(IARX)的健康特征数据提取方法,以此构建均值内阻、最小内阻和内阻-荷电状态(SOC)三种健康因子,建立健康寿命模型,提出基于多模型数据融合技术的锂电池健康状态(SOH)预测方法。实验和仿真结果表明:所建健康寿命模型适用于预测同种类退役锂电池SOH,验证了模型的有效性;基于多模型数据融合技术有利于提高锂电池SOH预测精度,验证了此方法的可行性。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

电工技术学报

《电工技术学报》(CN:11-2188/TM)是一本有较高学术价值的大型半月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《电工技术学报》作为《中国学术期刊综合评价数据库》来源期刊全文收录;被《中国期刊网》、《中国学术期刊(光盘版)》、《数字化期刊群》、《中国期刊全文数据库》等全文收录;被认定为《中国科学引文数据库》来源期刊。

杂志详情