一种基于二次差分温度特征的锂电池健康状态估计方法.pdf
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一种基于二次差分温度特征的锂电池健康状态估计方法.pdf
本发明涉及动力锂电池应用技术领域,尤其涉及一种基于二次差分温度特征的锂电池健康状态估计方法,针对当前现有的锂电池SOH估计方法估计的准确率较低的问题,现提出如下方案,其中包括以下步骤:S1:获取并计算,S2:数据处理,S3:曲线处理,S4:线性拟合,S5:等值电压获取,S6:进行预测,S7:进行验证,本发明的目的是提供一种基于二次差分温度特征的锂电池健康状态估计方法,通过对温度计算二阶有限差分的方法,准确高效地反映了锂电池老化趋势,增加SOH估计模型健康特征的多样性,提高基于数据驱动的SOH估计方法的准确
一种基于局部容量增量特征的锂电池健康状态估计方法.pdf
本发明公开了一种基于局部容量增量特征的锂电池健康状态估计方法,包括:获取锂电池的充电数据,评估20%至80%荷电状态对应的电压范围;将每一轮电压范围划分电压区间,并对电压区间进行电压修复;将电压修复的每个电压区间划分电压子区间,计算每个子区间对应的局部电压容量增量;将局部电压容量增量输入支持向量回归模型中训练,直至均方根误差损失函数收敛,得到优化后的电压区间;实时采集当前充放电循环次数下的锂电池充电片段,根据充电片段选择对应经优化的电压区间,得到多电压区间的联合估计值,并通过卡尔曼滤波算法得出当前锂电池健
一种锂电池健康状态估计方法.pdf
本发明提供一种锂电池健康状态估计方法,包括如下步骤:A、建立二阶RC等效电路模型,并将二阶RC等效电路模型方程变换为可供计算机辨识的数学形式;B、将所述的数学形式转换为最小二乘格式,以此计算各待求参数;C、对牛津电池老化数据集中的表面温度数据进行预处理;D、根据预处理后的表面温度数据T和牛津电池老化数据集中的电池端电压V,得到特征曲线DTV<base:Sub>m</base:Sub>,并获取特征曲线DTV<base:Sub>m</base:Sub>的谷值P<base:Sub>1</base:Sub>、峰值
基于SREKF的锂电池健康状态估计.docx
基于SREKF的锂电池健康状态估计锂电池是目前广泛应用于移动设备、电动车和新能源电站等领域的重要能源储存装置。然而,由于锂电池在使用过程中存在功率衰减、容量衰减和寿命衰减等问题,为了实现对锂电池的健康监测和状态估计,提高电池的可靠性和使用寿命,对锂电池的健康状态进行准确可靠的估计就显得尤为重要。一种常用于锂电池健康状态估计的方法是基于扩展卡尔曼滤波器(ExtendedKalmanFilter,EKF)的状态估计方法。该方法通过使用模型和测量值进行状态估计,可以实现对锂电池容量、内阻和寿命等关键参数的准确估
基于多特征的锂电池健康状态预测方法.pdf
本发明为基于多特征的锂电池健康状态预测方法,首先在恒流条件下进行锂电池充放电实验,直至锂电池达到寿命终止条件,并获取锂电池老化数据;进行包括填补缺失数据、异常点处理和统一数据长在内的数据预处理;然后,从放电前期的电压数据中提取包括前期电压曲线曲率峰值、前期电压变化率均值、前期电压降落、前期放电电压平均值、前期电压差平方和前期放电IC曲线尾值和前期放电功率均值在内的七个特征,用于表征锂电池健康状态;最后,构建锂电池容量预测模型,利用遗传算法优化模型,优化后的锂电池容量预测模型用于预测锂电池的最大可用容量,用