摘要:针对电动汽车领域电池SOH在线估算的问题,提出了一种以戴维南(Thevenin)等效电路模型为框架,以BMS在线监测的过程数据为基础的SOH在线估算方法.此方法首先提出构建以电池使用时间t为自变量,SOH为隐变量的数学模型,并在此基础上,提出错时参数更新策略,有效降低单采样周期内的计算复杂度,使其更适用于电动汽车BMS控制单元.其次,提出利用非线性最小二乘初始化遗传算法初始种群的方式加快辨识速度.此SOH估算方法的优势在于无需动力电池前期实验室实验数据支撑,仅依靠电池管理系统实时测得的过程数据便可实现对电池SOH的估算,因此算法具有较好的动态特性.经验证证明所提出的SOH估算方法在电动汽车动力电池领域具有很好的适用性并且算法具有较高的估计精度.
关键词:
SOH估算电池模型AR模型GA算法非线性最小二乘算法
分类号:
TM912(独立电源技术(直接发电))
资助基金:
国家重点研发计划 ( 2017YFB1103003 ) 国家自然科学基金 ( 61802280 ) 国家自然科学基金 ( 61806143 ) 国家自然科学基金 ( 61772365 ) 国家自然科学基金 ( 41772123 ) 天津市自然科学基金 ( 18JCQNJC77200 ) 天津市教委科研项目 ( 2017KJ094 )
在线出版日期:
2021-03-25 (万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
页数:
5 ( 177-180,235 )
英文信息
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网址: 电动汽车动力电池健康状态在线动态估算方法 https://m.trfsz.com/newsview561906.html