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基于差分热伏安法和高斯过程回归的锂离子电池健康状态估计
被引量：
2
1
作者
朱浩然
陈自强
杨德庆
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期1925-1934,共10页
锂离子电池在工作过程中会发生容量衰退甚至恶化等现象,实现电池健康状态(SOH)的有效估计是电池管理系统发展的关键挑战.提出一种数据驱动模型与特征参数相融合的锂离子电池健康状态估计方法,使用差分热伏安(DTV)法对锂离子电池实验数...
锂离子电池在工作过程中会发生容量衰退甚至恶化等现象,实现电池健康状态(SOH)的有效估计是电池管理系统发展的关键挑战.提出一种数据驱动模型与特征参数相融合的锂离子电池健康状态估计方法,使用差分热伏安(DTV)法对锂离子电池实验数据进行预处理,提取6个有用的特征,建立以不同核函数的两步高斯过程回归(GPR)为核心的SOH估计模型.结果表明,建立的模型能在更好地逼近实验值的同时缩短训练和预测时间,SOH估计的平均绝对误差在0.67%~0.97%之间,相比单步GPR降低了20%~30%.因此,该模型对锂离子电池健康状态的估计有较高的鲁棒性和准确性.
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关键词
锂离子电池
健康状态
差分热伏安法
高斯过程回归
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职称材料
题名
基于差分热伏安法和高斯过程回归的锂离子电池健康状态估计
被引量：
2
1
作者
朱浩然
陈自强
杨德庆
机构
上海交通大学海洋工程国家重点实验室
上海交通大学三亚崖州湾深海科技研究院
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期1925-1934,共10页
文摘
锂离子电池在工作过程中会发生容量衰退甚至恶化等现象,实现电池健康状态(SOH)的有效估计是电池管理系统发展的关键挑战.提出一种数据驱动模型与特征参数相融合的锂离子电池健康状态估计方法,使用差分热伏安(DTV)法对锂离子电池实验数据进行预处理,提取6个有用的特征,建立以不同核函数的两步高斯过程回归(GPR)为核心的SOH估计模型.结果表明,建立的模型能在更好地逼近实验值的同时缩短训练和预测时间,SOH估计的平均绝对误差在0.67%~0.97%之间,相比单步GPR降低了20%~30%.因此,该模型对锂离子电池健康状态的估计有较高的鲁棒性和准确性.
关键词
锂离子电池
健康状态
差分热伏安法
高斯过程回归
Keywords
lithium-ion battery
state of health(SOH)
differential thermal voltammetry(DTV)
Gaussian process regression(GPR)
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于差分热伏安法和高斯过程回归的锂离子电池健康状态估计
朱浩然
陈自强
杨德庆
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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