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基于恒压充电数据的锂离子电池SOH估计
1
作者
杨驹丰
李哲
+3 位作者
王振
邬明宇
马迷娜
栗欢欢
《电池》
CAS
北大核心
2024年第6期815-820,共6页
准确估算健康状态(SOH),对锂离子电池的安全运行至关重要。基于恒压(CV)充电工况中的电流数据,提取电流曲线差异性参数作为健康特征(HI),并结合灰狼优化(GWO)-支持向量机回归(SVR)算法,构建HI与SOH的映射关系,获得SOH估计模型。基于两...
准确估算健康状态(SOH),对锂离子电池的安全运行至关重要。基于恒压(CV)充电工况中的电流数据,提取电流曲线差异性参数作为健康特征(HI),并结合灰狼优化(GWO)-支持向量机回归(SVR)算法,构建HI与SOH的映射关系,获得SOH估计模型。基于两组公开电池测试数据集的验证表明,在完整及非完整CV充电工况下,所提方法的SOH估计均方根误差均低于2%。基于GWO-SVR、SVR和高斯过程回归等算法的电池SOH估计误差表明,所提方法的综合性能较好。
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关键词
锂离子电池
健康状态(SOH)估计
恒压
(
cv
)
充电
灰狼优化(GWO)算法
支持向量机回归(SVR)
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职称材料
题名
基于恒压充电数据的锂离子电池SOH估计
1
作者
杨驹丰
李哲
王振
邬明宇
马迷娜
栗欢欢
机构
江苏大学汽车工程研究院
上海交通大学机械与动力工程学院
石家庄铁道大学安全工程与应急管理学院
出处
《电池》
CAS
北大核心
2024年第6期815-820,共6页
基金
国家自然科学基金(52307244)
国家资助博士后研究人员计划(GZC20231585)
+3 种基金
中国博士后科学基金第74批面上项目(2023M742255)
江苏省自然科学基金(BK20210773)
河北省自然科学基金(E2022210060)
智能绿色车辆与交通全国重点实验室开放基金(KFY2408)。
文摘
准确估算健康状态(SOH),对锂离子电池的安全运行至关重要。基于恒压(CV)充电工况中的电流数据,提取电流曲线差异性参数作为健康特征(HI),并结合灰狼优化(GWO)-支持向量机回归(SVR)算法,构建HI与SOH的映射关系,获得SOH估计模型。基于两组公开电池测试数据集的验证表明,在完整及非完整CV充电工况下,所提方法的SOH估计均方根误差均低于2%。基于GWO-SVR、SVR和高斯过程回归等算法的电池SOH估计误差表明,所提方法的综合性能较好。
关键词
锂离子电池
健康状态(SOH)估计
恒压
(
cv
)
充电
灰狼优化(GWO)算法
支持向量机回归(SVR)
Keywords
Li-ion battery
state of health(SOH)estimation
constant voltage(
cv
)charge
grey wolf optimization(GWO)algorithm
support vector regression(SVR)
分类号
TM912.9 [电气工程—电力电子与电力传动]
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作者
出处
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被引量
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1
基于恒压充电数据的锂离子电池SOH估计
杨驹丰
李哲
王振
邬明宇
马迷娜
栗欢欢
《电池》
CAS
北大核心
2024
0
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