基于随机片段数据的锂电池状态估计方法

摘要：

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.

关键词：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

所属期刊栏目：41

分类号：TM911

资助基金：国家自然科学基金青年基金资助项目51807168

在线出版日期：2021-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：205-212