基于随机片段数据的锂电池状态估计方法
针对锂电池状态估计通常只能采集到不完整的放电数据,导致难以准确判断锂电池状态的问题,提出一种基于随机片段数据的锂电池状态估计方法.以固定健康状态(SOH)差为间隔构建老化数据库,利用随机片段数据进行匹配,并采用粒子群优化算法进行求解,从而判断对应的锂电池初始荷电状态(SOC)及SOH等信息;基于二阶戴维南等效电路模型对锂电池进行建模,并对其参数进行辨识;基于状态匹配结果与所建模型,利用扩展卡尔曼滤波对锂电池SOC进行估计,获得锂电池的剩余放电时间等状态信息.利用锂电池单体放电数据进行实验验证,实验与仿真结果表明:与传统方法相比,所提方法具有较高的稳定性和准确率.
锂电池;状态估计;随机片段数据;老化数据库;健康状态;荷电状态;粒子群优化算法
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TM911
国家自然科学基金青年基金资助项目51807168
2021-10-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
205-212