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准确的电池模型对于电池管理系统（BMS）应用至关重要。但是，现有模型要么不描述电池物理学，要么在实用应用上太密集了。本文提出了一个非线性等效电路模型，具有不同的使用动力学（NLECM-DI Q），该模型在现象学上描述了主要的电化学行为，例如欧姆，电荷转移动力学和固相动力学和固相。采用多键方法来确定高频动力学的元素，以及优化的分布式SOC依赖性分散分歧模型模型块被优化以说明长时间的动态。模型识别程序是在三电极实验细胞上进行的，因此为每个电极开发了NLECM-DI效率，以获取完整的电池电压。结果表明，与常规的ECM相比，NLECM-DI将电压均方根误差（RMSE）降低了49.6％，并且在长时间放电中具有与NEDC驾驶周期中参数化的SPME相当的精度。此外，在不同电流下，负电极在不同的电极下的不同特性的变化被确定为电池模型的大型低范围误差的主要原因。此外，分散过程被确定为长时间放电中的主要电压损耗，并且欧姆电压损耗被确定为NEDC驱动器下的主要动态。
数据驱动的锂离子电池盖板
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