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基于组合模型的锂电池SOC在线估计方法研究的任务书
任务书
任务名称：基于组合模型的锂电池SOC在线估计方法研究
任务背景：
随着电动汽车、电动自行车等新能源交通工具的普及，锂电池被广泛应用作为储能装置。在实际应用中，在线估计锂电池的SOC（StateofCharge）是十分必要的，这是因为准确估计锂电池的SOC可以使电池的使用寿命延长、提高使用效率，从而推动新能源汽车行业的快速发展。
目前的锂电池SOC估计方法主要有模型基础和数据驱动两种方法。被广泛应用的模型基础的SOC估计方法是Kalman滤波器、扩展Kalman滤波器、粒子滤波器等；而数据驱动的SOC估计方法主要有神经网络、支持向量机等。针对目前SOC估计方法存在的问题，本次任务将针对模型基础与数据驱动相结合，提出一种基于组合模型的锂电池SOC在线估计方法。
任务目的：
本次任务将围绕以下目标进行：
1.综合利用模型基础和数据驱动方法，提出一种基于组合模型的锂电池SOC在线估计方法；
2.建立锂电池模型，改进SOH（StateofHealth）预测方法；
3.改进数据采集、传输和存储技术，提高SOC估计精度和准确性；
4.验证所提方法在实际应用中的准确性和效果。
任务内容：
1.研究锂电池SOC在线估计方法的现有技术，总结和分析模型基础和数据驱动方法的优缺点；
2.建立锂电池模型，采集、分析锂电池的电化学特征数据，改进SOH预测方法；
3.提出基于组合模型的锂电池SOC在线估计方法，包括模型基础和数据驱动两种方法的组合，实现锂电池SOC在线估计；
4.改进数据采集、传输和存储技术，提高SOC估计精度和准确性；
5.在实验室条件下，进行实验验证并对所得结果进行分析，以验证所提方法在实际应用中的准确性和效果。
任务结果：
1.提出一种基于组合模型的锂电池SOC在线估计方法，可以在一定程度上解决现有SOC估计方法误差较大的问题；
2.改进SOH预测方法，提高锂电池使用寿命和使用效率；
3.改进数据采集、传输和存储技术，提高SOC估计精度和准确性；
4.在实验室条件下，验证锂电池SOC在线估计方法的准确性和有效性；
5.在锂电池SOC在线估计方面取得新进展，为锂电池储能领域的发展做出贡献。
任务实施计划：
1.第1-2周：研究锂电池SOC在线估计方法的现有技术，总结和分析模型基础和数据驱动方法的优缺点；
2.第3-5周：建立锂电池模型，采集、分析锂电池的电化学特征数据，改进SOH预测方法，开展相关实验；
3.第6-8周：提出基于组合模型的锂电池SOC在线估计方法，包括模型基础和数据驱动两种方法的组合，实现锂电池SOC在线估计，开展相关实验；
4.第9-10周：改进数据采集、传输和存储技术，提高SOC估计精度和准确性，开展相关实验；
5.第11-12周：在实验室条件下，进行实验验证并对所得结果进行分析，以验证所提方法在实际应用中的准确性和效果；
6.第13-14周：整理实验数据，评估所提方法的实际应用效果，撰写研究报告，准备展示汇报材料。
任务成果：
1.提出一种基于组合模型的锂电池SOC在线估计方法研究文献；
2.编写锂电池模型，改进SOH预测方法、改进数据采集、传输和存储技术的相关实验报告；
3.实验数据；
4.基于组合模型的锂电池SOC在线估计方法的实验验证结果及分析；
5.研究报告。
任务管理：
1.负责人：XXX；
2.任务成员：XXX、XXX、XXX；
3.每周进行一次组会，审查任务进展情况，评估项目进展速度和项目风险；
4.技术指导：XXX。
参考文献：
[1]晏跃峰,杨佳,姚君,等.锂电池SOC估计方法研究进展[J].电力电子技术,2017,51(10):2016-2025.
[2]WuD,YangF,ChoiJ.State-of-chargeandcapacityestimationforlithium-ionbatteriesusingneuralnetworks[J].IEEETransactionsonIndustrialElectronics,2011,58(10):4781-4788.
[3]ZhaoF,HeY,ChenY,etal.Nonlinearobserverforstateofchargeandcapacityestimationoflithium-ionbatteriesusingdualpolarisationequivalentcircuitmodel[J].IETPowerElectronics,2019,12(8):2082-2094.