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基于改进概率神经网络的储能电池荷电状态估计
1
作者
翟苏巍
李文云
+2 位作者
周成
汪成
侯世玺
《智慧电力》
北大核心
2024年第2期94-100,共7页
锂离子电池荷电状态(SOC)估计技术是储能电站电池管理系统重要组成部分。为了实现对SOC的准确估算,提出一种改进概率神经网络(MPNN)用于储能电池荷电状态估计。相较于传统神经网络,结合概率函数和补偿机制的MPNN,不仅可避免陷入局部最优...
锂离子电池荷电状态(SOC)估计技术是储能电站电池管理系统重要组成部分。为了实现对SOC的准确估算,提出一种改进概率神经网络(MPNN)用于储能电池荷电状态估计。相较于传统神经网络,结合概率函数和补偿机制的MPNN,不仅可避免陷入局部最优,而且具有更优秀的拟合能力,可进一步提高SOC估计精度。仿真实验表明,所提MPNN方法的SOC估计值平均绝对误差和均方误差均低于1%,获得了满意的性能。
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关键词
储能电站
锂离子电池
荷电状态
神经网络
数据驱动
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职称材料
氢驱动化学反应制备Li7Al3Si4合金及其电化学性能
被引量:
1
2
作者
燕平
刘永锋
+3 位作者
马瑞军
杨亚雄
高明霞
潘洪革
《材料科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第5期635-640,共6页
采用氢驱动的化学反应法制备Li7Al3Si4三元合金,研究了高能球磨对其结构、颗粒形貌及电化学性能的影响。结果发现,放氢后的产物主要包含Li7Al3Si4和LiAlSi及微量Si。在550~650℃的范围内,随着反应温度的提高,样品的放氢量有所增加,但颗...
采用氢驱动的化学反应法制备Li7Al3Si4三元合金,研究了高能球磨对其结构、颗粒形貌及电化学性能的影响。结果发现,放氢后的产物主要包含Li7Al3Si4和LiAlSi及微量Si。在550~650℃的范围内,随着反应温度的提高,样品的放氢量有所增加,但颗粒尺寸也有所增大。电化学研究表明,600℃放氢样品的最大放电和充电容量分别为996和845mAh/g,相应的库伦效率为~85%,30个循环后的容量保持率约为50%。高能球磨改变了样品的颗粒形貌和相组成,从而改善了其循环稳定性能。12h球磨的样品的最大放电容量约为968mAh/g,30个循环后的容量保持率约为58%。
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关键词
锂离子电池
硅合金
li
-
Al
-
Si
氢驱动化学反应
高能球磨
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职称材料
储能用锂离子电池电热耦合模型研究进展
被引量:
2
3
作者
吕杰
王敬翰
+1 位作者
宋文吉
冯自平
《电池》
CAS
北大核心
2023年第6期668-672,共5页
高精度的电池模型是提升电池管理系统工作效率的关键,对于实现电池系统状态评估、寿命预测和健康运行具有重要意义。归纳和总结锂离子电池性能、温度非均匀特性和锂离子电池电热耦合模型构建方法及存在的问题。目前尚缺乏针对大规模储...
高精度的电池模型是提升电池管理系统工作效率的关键,对于实现电池系统状态评估、寿命预测和健康运行具有重要意义。归纳和总结锂离子电池性能、温度非均匀特性和锂离子电池电热耦合模型构建方法及存在的问题。目前尚缺乏针对大规模储能电池全生命周期、复杂结构和环境因素条件下电热互动机制研究。基于经验方程和基于电池内部机理的电池热分析模型,存在计算速度慢、精度低和通用性差等问题。基于数据驱动的模型是一种更加高效的电池热学模型构建方法。在电池组层面,大多基于串并联方式和电池状态参数构建模型,不能准确模拟电流和环境温度非均匀条件下电池动态特性。依据储能电池系统复杂结构和环境特点,提高模型计算速度和精度成为下一步研究方向。
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关键词
锂离子电池
电池建模
电热耦合
数据驱动
电池管理系统
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职称材料
基于流形学习的锂离子电池故障诊断方法
4
作者
贺兴
陶陈
+1 位作者
常春
姜久春
《电池》
CAS
北大核心
2023年第3期262-266,共5页
锂离子电池容易受到滥用和老化等因素的影响。电池系统故障会导致车辆安全事故发生,为保障车辆的正常运行,对锂离子电池故障的诊断至关重要。提出一种基于流形学习的锂离子电池故障诊断方法。首先,通过变分模态分解(VMD),对电池的电压...
锂离子电池容易受到滥用和老化等因素的影响。电池系统故障会导致车辆安全事故发生,为保障车辆的正常运行,对锂离子电池故障的诊断至关重要。提出一种基于流形学习的锂离子电池故障诊断方法。首先,通过变分模态分解(VMD),对电池的电压信号进行分解和重构;然后,基于重构信号,通过局部线性嵌入算法提取无量纲特征参数;再使用局部离群因子(LOF)算法检测故障电池;最后,将故障检测时间与真实车辆的报警时间进行比较。该方法能及时准确地检测出故障电池,相较于电池管理系统,提前17个采样点发出故障预警。
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关键词
锂离子电池
数据驱动
故障诊断
热失控
实车数据
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职称材料
混合动力轿车用集中式锂离子动力电池管理系统设计
5
作者
张华辉
夏保佳
+1 位作者
齐铂金
廖瑾瑜
《华南师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2009年第A02期122-124,共3页
混合动力轿车锂离子电池组的管理中需要检测大量的电池单体电压.为降低对电池组单体电压的采样循环时间,增强管理系统数据采集的实时性,该文设计了一种基于分时并联采样方式的电池管理系统,它能够可靠地实现对动力电池运行时状态参数的...
混合动力轿车锂离子电池组的管理中需要检测大量的电池单体电压.为降低对电池组单体电压的采样循环时间,增强管理系统数据采集的实时性,该文设计了一种基于分时并联采样方式的电池管理系统,它能够可靠地实现对动力电池运行时状态参数的监测,提高电池SOC的估算精度.
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关键词
锂离子动力电池
电池管理系统
分时并联式采样
SOC估算
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职称材料
数据驱动的锂离子电池智能故障诊断算法
被引量:
5
6
作者
朱景哲
张希
+1 位作者
高一钊
李家琦
《电池》
CAS
北大核心
2022年第4期401-405,共5页
基于电动汽车实车数据及电化学模型,提出结合电化学参数的数据驱动电池故障诊断算法,增强故障诊断模型在电化学参数层面的解释性。针对实车电化学参数辨识准确性问题,通过对潜在故障片段数据进行敏感度分析,并基于列文伯格-马夸尔特(LM...
基于电动汽车实车数据及电化学模型,提出结合电化学参数的数据驱动电池故障诊断算法,增强故障诊断模型在电化学参数层面的解释性。针对实车电化学参数辨识准确性问题,通过对潜在故障片段数据进行敏感度分析,并基于列文伯格-马夸尔特(LM)算法,分阶段辨识电化学模型的相关参数,能较精确地获得潜在片段的电化学参数,且模型预测电压与真实值平均误差小于12 mV。该方法基于实车电池序列特征和电化学参数组合,对实车数据进行筛选和故障类型标定,并用一维卷积神经网络端到端学习实车数据和故障标签的映射关系,平均F_(1)分数为0.8411,平均召回率为0.9335。
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关键词
锂离子电池
机器学习
故障诊断
电化学模型
数据驱动
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职称材料
题名
基于改进概率神经网络的储能电池荷电状态估计
1
作者
翟苏巍
李文云
周成
汪成
侯世玺
机构
中国南方电网云南电网有限责任公司电力科学研究院
中国南方电网云南电力调度控制中心
河海大学人工智能与自动化学院
出处
《智慧电力》
北大核心
2024年第2期94-100,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(62103132)
中国南方电网云南电网有限责任公司科技项目(YNKJXM20220048 )。
文摘
锂离子电池荷电状态(SOC)估计技术是储能电站电池管理系统重要组成部分。为了实现对SOC的准确估算,提出一种改进概率神经网络(MPNN)用于储能电池荷电状态估计。相较于传统神经网络,结合概率函数和补偿机制的MPNN,不仅可避免陷入局部最优,而且具有更优秀的拟合能力,可进一步提高SOC估计精度。仿真实验表明,所提MPNN方法的SOC估计值平均绝对误差和均方误差均低于1%,获得了满意的性能。
关键词
储能电站
锂离子电池
荷电状态
神经网络
数据驱动
Keywords
energy storage stat
ion
li
-
ion
batteries
state of charge
neural network
data
-
driven
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
下载PDF
职称材料
题名
氢驱动化学反应制备Li7Al3Si4合金及其电化学性能
被引量:
1
2
作者
燕平
刘永锋
马瑞军
杨亚雄
高明霞
潘洪革
机构
硅材料国家重点实验室
出处
《材料科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第5期635-640,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(51471152)
教育部高等学校博士点专项资金资助项目(20130101110080)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费资助项目(2014XZZX003-08)
教育部创新团队资助项目(IRT13037)
文摘
采用氢驱动的化学反应法制备Li7Al3Si4三元合金,研究了高能球磨对其结构、颗粒形貌及电化学性能的影响。结果发现,放氢后的产物主要包含Li7Al3Si4和LiAlSi及微量Si。在550~650℃的范围内,随着反应温度的提高,样品的放氢量有所增加,但颗粒尺寸也有所增大。电化学研究表明,600℃放氢样品的最大放电和充电容量分别为996和845mAh/g,相应的库伦效率为~85%,30个循环后的容量保持率约为50%。高能球磨改变了样品的颗粒形貌和相组成,从而改善了其循环稳定性能。12h球磨的样品的最大放电容量约为968mAh/g,30个循环后的容量保持率约为58%。
关键词
锂离子电池
硅合金
li
-
Al
-
Si
氢驱动化学反应
高能球磨
Keywords
li
thium
-
ion
battery
Si
-
based alloys
li
-
Al
-
Si
hydrogen
-
driven
chemical react
ion
high
-
energy ball mil
li
ng
分类号
TQ126.2 [化学工程—无机化工]
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职称材料
题名
储能用锂离子电池电热耦合模型研究进展
被引量:
2
3
作者
吕杰
王敬翰
宋文吉
冯自平
机构
中国科学院广州能源研究所
中国科学技术大学能源科学与技术学院
出处
《电池》
CAS
北大核心
2023年第6期668-672,共5页
基金
国家重点研发计划项目(2021YFE0112500)。
文摘
高精度的电池模型是提升电池管理系统工作效率的关键,对于实现电池系统状态评估、寿命预测和健康运行具有重要意义。归纳和总结锂离子电池性能、温度非均匀特性和锂离子电池电热耦合模型构建方法及存在的问题。目前尚缺乏针对大规模储能电池全生命周期、复杂结构和环境因素条件下电热互动机制研究。基于经验方程和基于电池内部机理的电池热分析模型,存在计算速度慢、精度低和通用性差等问题。基于数据驱动的模型是一种更加高效的电池热学模型构建方法。在电池组层面,大多基于串并联方式和电池状态参数构建模型,不能准确模拟电流和环境温度非均匀条件下电池动态特性。依据储能电池系统复杂结构和环境特点,提高模型计算速度和精度成为下一步研究方向。
关键词
锂离子电池
电池建模
电热耦合
数据驱动
电池管理系统
Keywords
li
-
ion
battery
battery
model
li
ng
electro
-
thermal coup
li
ng
data
driven
battery
management system
分类号
TM912.9 [电气工程—电力电子与电力传动]
下载PDF
职称材料
题名
基于流形学习的锂离子电池故障诊断方法
4
作者
贺兴
陶陈
常春
姜久春
机构
中国标准化研究院产品安全研究所
湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室
出处
《电池》
CAS
北大核心
2023年第3期262-266,共5页
基金
国家自然科学基金(52177212)
中国标准化研究院院长基金项目(282022Y-9459)。
文摘
锂离子电池容易受到滥用和老化等因素的影响。电池系统故障会导致车辆安全事故发生,为保障车辆的正常运行,对锂离子电池故障的诊断至关重要。提出一种基于流形学习的锂离子电池故障诊断方法。首先,通过变分模态分解(VMD),对电池的电压信号进行分解和重构;然后,基于重构信号,通过局部线性嵌入算法提取无量纲特征参数;再使用局部离群因子(LOF)算法检测故障电池;最后,将故障检测时间与真实车辆的报警时间进行比较。该方法能及时准确地检测出故障电池,相较于电池管理系统,提前17个采样点发出故障预警。
关键词
锂离子电池
数据驱动
故障诊断
热失控
实车数据
Keywords
li
-
ion
battery
data
-
driven
fault diagnosis
thermal runaway
real vehicle data
分类号
TM912.9 [电气工程—电力电子与电力传动]
下载PDF
职称材料
题名
混合动力轿车用集中式锂离子动力电池管理系统设计
5
作者
张华辉
夏保佳
齐铂金
廖瑾瑜
机构
中国科学院上海微系统与信息技术研究所
机械工程及自动化学院
出处
《华南师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2009年第A02期122-124,共3页
文摘
混合动力轿车锂离子电池组的管理中需要检测大量的电池单体电压.为降低对电池组单体电压的采样循环时间,增强管理系统数据采集的实时性,该文设计了一种基于分时并联采样方式的电池管理系统,它能够可靠地实现对动力电池运行时状态参数的监测,提高电池SOC的估算精度.
关键词
锂离子动力电池
电池管理系统
分时并联式采样
SOC估算
Keywords
li - ion driven battery
battery
management system
time
-
sharing and parallel single
battery
voltage sample
SOC estimat
ion
分类号
TM912.9 [电气工程—电力电子与电力传动]
下载PDF
职称材料
题名
数据驱动的锂离子电池智能故障诊断算法
被引量:
5
6
作者
朱景哲
张希
高一钊
李家琦
机构
上海交通大学机械与动力工程学院
出处
《电池》
CAS
北大核心
2022年第4期401-405,共5页
基金
国家自然科学基金(52007119)
上海浦江人才计划基金(20PJ1407200)
中国博士后科学基金第65批面上资助(2019M651489)。
文摘
基于电动汽车实车数据及电化学模型,提出结合电化学参数的数据驱动电池故障诊断算法,增强故障诊断模型在电化学参数层面的解释性。针对实车电化学参数辨识准确性问题,通过对潜在故障片段数据进行敏感度分析,并基于列文伯格-马夸尔特(LM)算法,分阶段辨识电化学模型的相关参数,能较精确地获得潜在片段的电化学参数,且模型预测电压与真实值平均误差小于12 mV。该方法基于实车电池序列特征和电化学参数组合,对实车数据进行筛选和故障类型标定,并用一维卷积神经网络端到端学习实车数据和故障标签的映射关系,平均F_(1)分数为0.8411,平均召回率为0.9335。
关键词
锂离子电池
机器学习
故障诊断
电化学模型
数据驱动
Keywords
li
-
ion
battery
machine learning
fault diagnosis
electrochemical model
data
driven
分类号
TM912.9 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进概率神经网络的储能电池荷电状态估计
翟苏巍
李文云
周成
汪成
侯世玺
《智慧电力》
北大核心
2024
0
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职称材料
2
氢驱动化学反应制备Li7Al3Si4合金及其电化学性能
燕平
刘永锋
马瑞军
杨亚雄
高明霞
潘洪革
《材料科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015
1
下载PDF
职称材料
3
储能用锂离子电池电热耦合模型研究进展
吕杰
王敬翰
宋文吉
冯自平
《电池》
CAS
北大核心
2023
2
下载PDF
职称材料
4
基于流形学习的锂离子电池故障诊断方法
贺兴
陶陈
常春
姜久春
《电池》
CAS
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
5
混合动力轿车用集中式锂离子动力电池管理系统设计
张华辉
夏保佳
齐铂金
廖瑾瑜
《华南师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2009
0
下载PDF
职称材料
6
数据驱动的锂离子电池智能故障诊断算法
朱景哲
张希
高一钊
李家琦
《电池》
CAS
北大核心
2022
5
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职称材料
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