研究人员使用人工智能优化算法评估动力电池健康状况
据外媒报道,中国科学技术大学的一支研发团队提议,利用人工智能优化算法来评估电动汽车车载电池组的健康状况,该方法是种新的电池健康度评估方法。该团队在《电源学报》(Journal of Power Sources)发表了一篇文章以介绍其研究工作。
在电动汽车应用中,准确评估电池组健康状况是件很重要的事情,其原因包括:可获得电池组的动态响应并提升其安全可靠性。然而,电池充放电性能及电池组工作环境各不相同,这使得评估电池组的健康状况变得很难。研究人员将电池组健康状况定义为电池组最大能量存储的变化,其中包含了所有电芯的信息:电池容量,荷电状态(SOC)与开路电压间的关联性及电池的不一致性。
为预计电池组的健康状况,该团队采用了粒子群优化遗传算法。基于实验结果,该团队使用粒子滤波预估电池荷电状态以及开路电压,以避免在电池终端电压测量中产生噪音影响及漂移电流。该团队还采用了递归最小二乘算法(A recursive least square method)提升了电池的容量。
据实验结果表明,该测试方法在实际操作中可预估电池状态,并具有高度的准确性。
关于我们： 中国化学与物理电源行业协会(China Industrial Association of Power Sources，缩写：CIAPS) 是由电池行业企（事）业单位自愿组成的全国性、行业性、非营利性的社会组织。协会成立于1989年12月，现有上千家会员单位,下设碱性蓄电池与新型化学电源分会、酸性蓄电池分会、锂电池分会、太阳能光伏分会、干电池工作委员会、电源配件分会、移动电源分会、储能应用分会、动力电池应用分会、电池隔膜分会和电池回收再利用分会等十一个分支机构。
本会专业范围包括：铅酸蓄电池、镉镍蓄电池、氢镍蓄电池、锌锰碱锰电池、锂一次电池、锂离子电池、太阳电池、燃料电池、锌银电池、热电池、超级电容器、温差发电器及其他各种新型电池、电池系统解决方案，以及各类电池用原材料、零配件、生产设备、测试仪器和电池管理系统等。
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