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小样本条件下动力电池容量和内阻协同估计
1
作者
朱建功
张仁杰
+2 位作者
姜波
戴海峰
魏学哲
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期14-23,共10页
锂离子电池的容量和内阻分别是表征电池系统能量和功率特性的重要参数,准确估计容量和内阻对于电动汽车电池管理系统有至关重要的作用.提出了一种数据驱动的电池容量和内阻估计方法.该方法首先从电池的恒流充电片段提取容量增量(increme...
锂离子电池的容量和内阻分别是表征电池系统能量和功率特性的重要参数,准确估计容量和内阻对于电动汽车电池管理系统有至关重要的作用.提出了一种数据驱动的电池容量和内阻估计方法.该方法首先从电池的恒流充电片段提取容量增量(incremental capacity,IC)特征,经过重采样方法构建特征向量.然后将IC特征输入弹性网络模型进行训练,从而实现容量和内阻估计.应用KIT数据集对所提方法进行验证.结果表明:该模型可以在相同特征输入下实现高精度的容量和内阻协同估计,且在小样本训练(仅使用2个电池作为训练集)时保持容量估计误差在2%以内,内阻的估计误差在3%以内.最后提出了基于容量和内阻双参量的“三段式”电池评价方法.
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关键词
锂离子电池
数据驱动
容量和内阻估计
小样本训练
电池评价方法
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职称材料
题名
小样本条件下动力电池容量和内阻协同估计
1
作者
朱建功
张仁杰
姜波
戴海峰
魏学哲
机构
同济大学汽车学院
出处
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期14-23,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(52107230,52377211)。
文摘
锂离子电池的容量和内阻分别是表征电池系统能量和功率特性的重要参数,准确估计容量和内阻对于电动汽车电池管理系统有至关重要的作用.提出了一种数据驱动的电池容量和内阻估计方法.该方法首先从电池的恒流充电片段提取容量增量(incremental capacity,IC)特征,经过重采样方法构建特征向量.然后将IC特征输入弹性网络模型进行训练,从而实现容量和内阻估计.应用KIT数据集对所提方法进行验证.结果表明:该模型可以在相同特征输入下实现高精度的容量和内阻协同估计,且在小样本训练(仅使用2个电池作为训练集)时保持容量估计误差在2%以内,内阻的估计误差在3%以内.最后提出了基于容量和内阻双参量的“三段式”电池评价方法.
关键词
锂离子电池
数据驱动
容量和内阻估计
小样本训练
电池评价方法
Keywords
lithium-ion battery
data driven
capacity and internal resistance estimation
small sample training
battery evaluation method
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
小样本条件下动力电池容量和内阻协同估计
朱建功
张仁杰
姜波
戴海峰
魏学哲
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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