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面向不同电流工况的锂离子电池改进EECM研究
被引量：
8
1
作者
张志行
韩雪冰
+3 位作者
冯旭宁
卢兰光
王贺武
欧阳明高
《电力工程技术》
北大核心
2023年第4期2-12,共11页
锂离子电池是新能源汽车动力系统的核心,基于模型的电池管理系统(battery management system,BMS)是保证电池性能充分发挥的关键。然而现有BMS主要采用等效电路模型(equivalent circuit model,ECM),尚未考虑放电倍率对可用容量的影响机...
锂离子电池是新能源汽车动力系统的核心,基于模型的电池管理系统(battery management system,BMS)是保证电池性能充分发挥的关键。然而现有BMS主要采用等效电路模型(equivalent circuit model,ECM),尚未考虑放电倍率对可用容量的影响机制,导致模型在不同放电倍率下以及低荷电状态(state of charge,SOC)区域会存在明显的端电压仿真误差,影响算法精度;尤其是BMS无法准确估计电池放电截止条件,剩余放电电量(remaining discharge capacity,RDC)估计误差大,可能导致电池电压骤降甚至整车抛锚等严重后果。针对以上问题,文中以考虑内部扩散机制的扩展等效电路模型(extended equivalent circuit model,EECM)为基础,对不同倍率的放电电压容量增量(incremental capacity,IC)曲线进行对比分析,利用能斯特方程构造不同放电倍率下的容量-开路电压曲线,提出改进的EECM。所提改进EECM在不同电流倍率和动态工况下的端电压仿真误差均小于传统ECM和EECM,可以提高RDC估计的准确性,有应用于实际BMS的潜力。
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关键词
锂离子电池
等效电路模型(ECM)
电池管理系统(BMS)
电动汽车
剩余放电电量(
rdc
)估计
改进的扩展等效电路模型(EECM)
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职称材料
基于Res-LSTM网络的多元化电池剩余容量实时预测
被引量：
5
2
作者
陈果
黄祺尧
张志宏
《智慧电力》
北大核心
2022年第7期29-36,共8页
针对储能系统电池容量实时预测中存在的电池新旧程度不一,放电倍率、采样间隔多样等多元化问题,提出了一种全新的基于安时残差连接的长短时记忆网络。通过进行多通道传感信号的特征变换,使其更适用于多元化电池放电的实时剩余容量预测...
针对储能系统电池容量实时预测中存在的电池新旧程度不一,放电倍率、采样间隔多样等多元化问题,提出了一种全新的基于安时残差连接的长短时记忆网络。通过进行多通道传感信号的特征变换,使其更适用于多元化电池放电的实时剩余容量预测。所提方法相比于常见基线方法误差降低了11.8%,并且在多倍率测试下方差较小,具有更高的鲁棒性。
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关键词
储能系统
电池剩余容量预测
安时积分估计法
信号特征处理
Res-LSTM神经网络
多倍率放电
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职称材料
题名
面向不同电流工况的锂离子电池改进EECM研究
被引量：
8
1
作者
张志行
韩雪冰
冯旭宁
卢兰光
王贺武
欧阳明高
机构
清华大学车辆与运载学院
出处
《电力工程技术》
北大核心
2023年第4期2-12,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(52177217,52037006)
北京市自然科学基金资助项目(3212031)。
文摘
锂离子电池是新能源汽车动力系统的核心,基于模型的电池管理系统(battery management system,BMS)是保证电池性能充分发挥的关键。然而现有BMS主要采用等效电路模型(equivalent circuit model,ECM),尚未考虑放电倍率对可用容量的影响机制,导致模型在不同放电倍率下以及低荷电状态(state of charge,SOC)区域会存在明显的端电压仿真误差,影响算法精度;尤其是BMS无法准确估计电池放电截止条件,剩余放电电量(remaining discharge capacity,RDC)估计误差大,可能导致电池电压骤降甚至整车抛锚等严重后果。针对以上问题,文中以考虑内部扩散机制的扩展等效电路模型(extended equivalent circuit model,EECM)为基础,对不同倍率的放电电压容量增量(incremental capacity,IC)曲线进行对比分析,利用能斯特方程构造不同放电倍率下的容量-开路电压曲线,提出改进的EECM。所提改进EECM在不同电流倍率和动态工况下的端电压仿真误差均小于传统ECM和EECM,可以提高RDC估计的准确性,有应用于实际BMS的潜力。
关键词
锂离子电池
等效电路模型(ECM)
电池管理系统(BMS)
电动汽车
剩余放电电量(
rdc
)估计
改进的扩展等效电路模型(EECM)
Keywords
lithium-ion batteries
equivalent circuit model(ECM)
battery management system(BMS)
electric vehicles
remaining
discharge
capacity
(
rdc
)
estimation
improved extended equivalent circuit model(EECM)
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
基于Res-LSTM网络的多元化电池剩余容量实时预测
被引量：
5
2
作者
陈果
黄祺尧
张志宏
机构
国网陕西省电力公司信息通信公司
厦门大学信息学院
出处
《智慧电力》
北大核心
2022年第7期29-36,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(62176227,U2066213)。
文摘
针对储能系统电池容量实时预测中存在的电池新旧程度不一,放电倍率、采样间隔多样等多元化问题,提出了一种全新的基于安时残差连接的长短时记忆网络。通过进行多通道传感信号的特征变换,使其更适用于多元化电池放电的实时剩余容量预测。所提方法相比于常见基线方法误差降低了11.8%,并且在多倍率测试下方差较小,具有更高的鲁棒性。
关键词
储能系统
电池剩余容量预测
安时积分估计法
信号特征处理
Res-LSTM神经网络
多倍率放电
Keywords
energy storage system
battery
remaining
capacity
prediction
ampere-hour integral
estimation
method
signal feature processing
Res-LSTM neural network
multi-rate
discharge
分类号
TM744 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向不同电流工况的锂离子电池改进EECM研究
张志行
韩雪冰
冯旭宁
卢兰光
王贺武
欧阳明高
《电力工程技术》
北大核心
2023
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Res-LSTM网络的多元化电池剩余容量实时预测
陈果
黄祺尧
张志宏
《智慧电力》
北大核心
2022
5
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职称材料
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