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退役动力锂离子电池健康状态及剩余使用寿命预测技术研究
1
作者
陈宏宇
陶志军
+2 位作者
朱永利
胡仁宗
袁斌
《电力系统保护与控制》
北大核心
2025年第7期174-187,共14页
准确估计退役动力锂离子电池的健康状态和预测其剩余使用寿命,对保障其安全运行及促进梯次利用具有重要意义。传统的健康状态检测方法效率低,且缺乏有效评估退役电池价值的方法。基于数据驱动的人工智能方法在此领域有着独特的应用优势...
准确估计退役动力锂离子电池的健康状态和预测其剩余使用寿命,对保障其安全运行及促进梯次利用具有重要意义。传统的健康状态检测方法效率低,且缺乏有效评估退役电池价值的方法。基于数据驱动的人工智能方法在此领域有着独特的应用优势。从实际应用的角度出发,综述了近年来国内外在电池健康状态估计和剩余使用寿命预测方面的最新进展。首先介绍了锂电池健康状态估计以及剩余使用寿命预测方法,着重总结了基于数据驱动的剩余使用寿命预测方法的研究现状,对比了不同方法的优缺点。最后,针对当前研究中存在的关键问题提出了一些解决思路,并对未来的发展方向进行了展望。
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关键词
退役锂离子电池
健康状态估计
剩余使用寿命预测
梯次利用
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职称材料
题名
退役动力锂离子电池健康状态及剩余使用寿命预测技术研究
1
作者
陈宏宇
陶志军
朱永利
胡仁宗
袁斌
机构
华南理工大学材料科学与工程学院
广东华菁新能源科技有限公司
出处
《电力系统保护与控制》
北大核心
2025年第7期174-187,共14页
基金
广东省自然科学基金卓越青年团队项目资助(2023B1515040011)。
文摘
准确估计退役动力锂离子电池的健康状态和预测其剩余使用寿命,对保障其安全运行及促进梯次利用具有重要意义。传统的健康状态检测方法效率低,且缺乏有效评估退役电池价值的方法。基于数据驱动的人工智能方法在此领域有着独特的应用优势。从实际应用的角度出发,综述了近年来国内外在电池健康状态估计和剩余使用寿命预测方面的最新进展。首先介绍了锂电池健康状态估计以及剩余使用寿命预测方法,着重总结了基于数据驱动的剩余使用寿命预测方法的研究现状,对比了不同方法的优缺点。最后,针对当前研究中存在的关键问题提出了一些解决思路,并对未来的发展方向进行了展望。
关键词
退役锂离子电池
健康状态估计
剩余使用寿命预测
梯次利用
Keywords
retired lithium-ion battery
state of health estimation
prediction of remaining useful life
secondary utilization
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
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被引量
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1
退役动力锂离子电池健康状态及剩余使用寿命预测技术研究
陈宏宇
陶志军
朱永利
胡仁宗
袁斌
《电力系统保护与控制》
北大核心
2025
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