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基于負(fù)極主導(dǎo)區(qū)間的電池神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)老化預(yù)測

發(fā)布時間:2025-06-26 02:44
   電池的老化估計是目前電池領(lǐng)域研究的熱點,使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對鋰離子電池進(jìn)行老化預(yù)測具有廣闊的應(yīng)用前景,但是目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立往往缺乏電池老化機(jī)理的研究,不僅需要大量的實驗數(shù)據(jù),而且要進(jìn)行完整的充放電才能建立模型,因此無法在線應(yīng)用。提出了一種基于磷酸鐵鋰電池的負(fù)極主導(dǎo)區(qū)間預(yù)測電池老化的方法。磷酸鐵鋰電池的負(fù)極主導(dǎo)區(qū)間中包含豐富的老化信息,通過在負(fù)極主導(dǎo)區(qū)間建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,結(jié)合短暫的階躍放電實驗即可實現(xiàn)對電池容量的在線預(yù)測,平均誤差小于2%。

【文章頁數(shù)】:5 頁

【部分圖文】:

圖2?不同老化狀態(tài)的電池在30%SOC點階躍晌應(yīng)變化??

圖2?不同老化狀態(tài)的電池在30%SOC點階躍晌應(yīng)變化??

距??的SOC區(qū)間由于磷酸鐵鋰電池老化過程主要發(fā)生的是負(fù)??極的老化因此負(fù)極的主導(dǎo)區(qū)間內(nèi)具有更多的老化特征,所??以利用負(fù)極主導(dǎo)區(qū)間進(jìn)行老化預(yù)測可以減少需要的采樣數(shù)據(jù)??并且具有更好的預(yù)測效果。??1磷酸鐵裡電池負(fù)極主導(dǎo)區(qū)間分析??1.1機(jī)理分析??電池階躍響應(yīng)在工程中比較常見,....


圖4?30%SOC點階躍響應(yīng)??對所有SOC點進(jìn)行階躍響應(yīng)仿真,結(jié)果如圖5所示

圖4?30%SOC點階躍響應(yīng)??對所有SOC點進(jìn)行階躍響應(yīng)仿真,結(jié)果如圖5所示

3?h,使電池內(nèi)部的物理化學(xué)狀態(tài)達(dá)到穩(wěn)態(tài)??(注:靜置時間需要根據(jù)選用電池的體積和形狀確定,如大體??積、不利于熱擴(kuò)散的形狀需要的靜置時間多,本文所用電池上.??述靜置時間已經(jīng)足夠);??(4)重復(fù)步驟⑴?(3)10次,采取步驟(1)再將電池充滿電;??(5)靜置1?h,在環(huán)境溫....


圖5在不同SOC點階躍響應(yīng)正負(fù)極電勢變化??2老化實驗以及BPNN搭建??我們介紹電池老化實驗的流程并進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模

圖5在不同SOC點階躍響應(yīng)正負(fù)極電勢變化??2老化實驗以及BPNN搭建??我們介紹電池老化實驗的流程并進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模

流J=1?C,再充電150?s,充電電流1=1?C。再放電0.1?h??0.20??'s?0.18??ts'??0.16??50??150??圖4?30%SOC點階躍響應(yīng)??(隨著電池老化,此處的放電時間也需相應(yīng)調(diào)整),放電電流??1=1?C;??(6)重復(fù)步驟(5)至放電至0%....


圖9?不同SOC點階躍響應(yīng)數(shù)據(jù)估計容量平均誤差??由圖9可知,利用在第二章分析得到的負(fù)極主導(dǎo)區(qū)間內(nèi)??的數(shù)據(jù)進(jìn)行老化預(yù)測,平均誤差相對更小,均小于2%,證明利??

圖9?不同SOC點階躍響應(yīng)數(shù)據(jù)估計容量平均誤差??由圖9可知,利用在第二章分析得到的負(fù)極主導(dǎo)區(qū)間內(nèi)??的數(shù)據(jù)進(jìn)行老化預(yù)測,平均誤差相對更小,均小于2%,證明利??

究與設(shè)計??100?90?80?70?60?50?40?30?20?10?0??SOCIV。??圖9?不同SOC點階躍響應(yīng)數(shù)據(jù)估計容量平均誤差??由圖9可知,利用在第二章分析得到的負(fù)極主導(dǎo)區(qū)間內(nèi)??的數(shù)據(jù)進(jìn)行老化預(yù)測,平均誤差相對更小,均小于2%,證明利??用負(fù)極主導(dǎo)區(qū)間研究磷酸....



本文編號:4053027

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