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题名基于弛豫电压模型的锂离子电池RUL预测
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作者
翟健帆
李波
李永利
邓炜
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机构
中广核风电有限公司
北京市中保网盾科技有限公司
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出处
《电池》
CAS
北大核心
2024年第4期542-547,共6页
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基金
电化学储能电站安全健康监控关键技术研究与应用示范项目(020-GN-B-2022-c45-p.0.99-01625)。
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文摘
锂离子电池在长期使用过程中呈非线性退化趋势,预测非线性退化对延长电池寿命和确保安全意义重大。提出一种利用弛豫电压作为特征序列的非线性退化拐点预测方法,进行拐点和剩余使用寿命(RUL)的联合预测,建立结合拐点退化特征的RUL预测框架,提高预测精度。通过迁移学习,在不同的电池数据集上验证所提联合预测方法的性能,拐点和RUL预测的平均绝对误差在26次循环内,均方根误差低于28次循环。该方法利用弛豫电压来预测拐点和RUL,从而间接预测电池健康状态(SOH),具有预测精度好、应用范围广等特点。
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关键词
锂离子电池
剩余使用寿命(RUL)
拐点预测
弛豫电压
健康状态(SOH)
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Keywords
Li-ion battery
remaining useful life(RUL)
knee-point prediction
relaxation voltage
state of health(SOH)
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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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