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基于状态相依的RBF-ARX模型的锂离子电池剩余容量估计方法
1
作者
夏向阳
岳家辉
+4 位作者
曾小勇
刘代飞
陈来恩
吕崇耿
夏永凯
《中国电机工程学报》
北大核心
2025年第2期638-649,I0020,共13页
锂离子电池剩余容量估计是电池管理系统中关键技术之一,也是实现锂离子电池安全稳定运行的前提。针对锂离子电池剩余容量有效估计问题,该文提出带外生输入的自回归模型(radial basis function-autoregressive exogenous,RBF-ARX)的锂离...
锂离子电池剩余容量估计是电池管理系统中关键技术之一,也是实现锂离子电池安全稳定运行的前提。针对锂离子电池剩余容量有效估计问题,该文提出带外生输入的自回归模型(radial basis function-autoregressive exogenous,RBF-ARX)的锂离子电池剩余容量估计方法,利用结构化非线性参数优化方法辨识模型参数,并将“老化信息”与“能量”相结合,基于小波包能量分析从电池充电电流/电压曲线中直接提取能量特征作为新健康特征,采用传递熵对新健康特征进行筛选以构成模型输入,实现锂离子电池剩余容量的有效估计;最后,基于NASA公开的锂离子电池老化数据,通过不同训练/测试样本比例、不同模型展开综合分析。结果表明,所提出的基于状态相依的RBF-ARX模型的锂离子电池剩余容量估计方法与常用的数据驱动方法相比,误差指标中平均绝对误差、平均绝对百分比误差、均方根误差均保持在较低水平,具有良好的估计精度。
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关键词
锂离子电池
健康特征
传递熵
带外生输入的自回归模型
健康状态
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职称材料
题名
基于状态相依的RBF-ARX模型的锂离子电池剩余容量估计方法
1
作者
夏向阳
岳家辉
曾小勇
刘代飞
陈来恩
吕崇耿
夏永凯
机构
电网防灾减灾全国重点实验室(长沙理工大学)
出处
《中国电机工程学报》
北大核心
2025年第2期638-649,I0020,共13页
基金
国家自然科学基金项目(51977014)
湖南省研究生科研创新项目(CX20220917)。
文摘
锂离子电池剩余容量估计是电池管理系统中关键技术之一,也是实现锂离子电池安全稳定运行的前提。针对锂离子电池剩余容量有效估计问题,该文提出带外生输入的自回归模型(radial basis function-autoregressive exogenous,RBF-ARX)的锂离子电池剩余容量估计方法,利用结构化非线性参数优化方法辨识模型参数,并将“老化信息”与“能量”相结合,基于小波包能量分析从电池充电电流/电压曲线中直接提取能量特征作为新健康特征,采用传递熵对新健康特征进行筛选以构成模型输入,实现锂离子电池剩余容量的有效估计;最后,基于NASA公开的锂离子电池老化数据,通过不同训练/测试样本比例、不同模型展开综合分析。结果表明,所提出的基于状态相依的RBF-ARX模型的锂离子电池剩余容量估计方法与常用的数据驱动方法相比,误差指标中平均绝对误差、平均绝对百分比误差、均方根误差均保持在较低水平,具有良好的估计精度。
关键词
锂离子电池
健康特征
传递熵
带外生输入的自回归模型
健康状态
Keywords
lithium-ion battery
health factor
transfer entropy
radial
basis
function-autoregressive
exogenous
(
rbf-arx
)
model
health state
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于状态相依的RBF-ARX模型的锂离子电池剩余容量估计方法
夏向阳
岳家辉
曾小勇
刘代飞
陈来恩
吕崇耿
夏永凯
《中国电机工程学报》
北大核心
2025
0
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