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题名基于数据驱动的锂离子电池RUL预测综述
被引量:6
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作者
张若可
郭永芳
余湘媛
胡晓亚
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机构
河北工业大学人工智能与数据科学学院
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出处
《电源学报》
CSCD
北大核心
2023年第5期182-190,共9页
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基金
河北省自然科学基金资助项目(E2019202328)。
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文摘
剩余使用寿命预测技术对于锂离子电池的安全使用及维护具有重要意义。由于锂离子电池的长寿命特性以及复杂的非线性退化机制,目前剩余使用寿命预测仍是电池状态预测的难点问题。数据驱动方法不需要考虑电池内部电化学特性,而仅从数据角度出发,是目前主流的预测方法。通过实例介绍了剩余使用寿命概念,分类阐述了各种基于数据驱动的预测方法,并对其优缺点进行了分析。最后,针对现有方法的不足,提出未来需要改进的方向。
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关键词
锂离子电池
剩余使用寿命
数据驱动
预测方法
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Keywords
lithium-ion battery
remaining useful life(RUL)
data-driven
prediction method
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分类号
TM912.9
[电气工程—电力电子与电力传动]
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题名锂离子电池健康状态估计方法研究综述
被引量:22
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作者
胡晓亚
郭永芳
张若可
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机构
河北工业大学人工智能与数据科学学院
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出处
《电源学报》
CSCD
北大核心
2022年第1期126-133,共8页
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基金
河北省自然科学基金资助项目(E2019202328)。
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文摘
电池管理系统是锂离子电池高效、安全运行的重要保障。电池的状态估计在电池管理系统中发挥着重要的作用。健康状态是锂离子电池状态估计的重要指标之一。通过对近几年国内外锂离子健康状态估计方法相关文献的整理,综述了锂离子电池健康状态的定义和估计方法,并对现有的估计方法进行了分类和阐述。最后针对现有估计方法的不足,提出未来需要改进的方向。
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关键词
电池管理系统
锂离子电池
健康状态
估计方法
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Keywords
battery management system
lithium-ion battery
state-of-health(SOH)
estimation method
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分类号
TM912.9
[电气工程—电力电子与电力传动]
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