基于经验模态分解-灰色关联度分析-蒲公英优化器改进Elman网络的锂离子电池健康状态估计

准确、可靠的锂离子电池健康状态(state-of-health,SOH)估计有助于提高电池设备的安全和稳定运行。针对目前SOH无法直接测量、健康特征难以提取和估计方法不足等问题,提出了一种基于经验模态分解-灰色关联度分析-蒲公英优化器(empirical mode decomposition-dandelion optimizer,EMDDO)Elman的锂离子电池SOH估计方法。基于NASA Ames研究中心公开的锂离子电池老化测试数据和实际实验测试数据,提出利用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)对电池老化数据进行信号分解,从而得到反映电池SOH的特征分量,然后利用灰色关联度分析(grey relation analysis,GRA)对特征分量进行相关性分析来选择模型输入。最后,应用蒲公英优化器(dandelion optimizer,DO)对Elman网络的参数进行优化来提高神经网络的估计性能。实验结果表明,该方法能够准确地估计出锂离子电池的SOH,其估计结果的R2始终大于98%,此外,通过对电池数据在不同训练集数量情况下的SOH估计验证,进一步证明了所提出的估计模型有着良好的泛化性和鲁棒性。

地勘定额工作现状及其对策

本文从定额工作现状入手，指出了定额工作严重滑坡的种种现象：思想观念陈旧；粗放经营；定额管理工作滞后；工作人员素质低。对此应做好以下几方面工作：（１）转变思想观念；（２）开展多层次、多方位服务；（３）加强人员培训和宣传工作；

锂离子电池健康状态估计综述

锂离子电池目前已经在电动汽车、储能系统和航空航天等诸多领域被广泛应用,在实际运行过程中,锂离子电池的健康状态估计对于维护电池的安全、稳定运行至关重要.除此之外,精准的健康状态估计还可以为电池后续的运行提供重要的指导,这有利于延长电池的使用寿命.然而,多变的环境条件和电池内部复杂的电化学机理给锂离子电池健康估计带来了巨大的挑战.本文综述了近年来与锂离子电池健康状态估计相关的研究,首先对锂离子电池的基本工作原理和老化机理进行分析和归纳,并总结了目前常见的健康状态定义方法.除此之外,根据使用原理的不同对已有的健康状态估计方法进行分类、归纳,并详细对比了不同方法的优缺点,同时,整理了目前常见的几种锂离子电池公开数据集.最后,对目前健康状态估计研究存在的问题展开分析和讨论,并对未来的研究方向进行了展望.本文旨在为今后的锂离子电池健康状态估计提供重要的指导,从而推动锂离子电池技术的发展.