XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSOH
联合SOC的混合机学习框架和SOH的锂离子电池的估算，辅助纤维传感器测量
重复使用本文是根据创意共享属性 - 非商业 - 诺迪维斯（CC BY-NC-ND）许可证的条款分发的。此许可只允许您下载此工作并与他人共享，只要您归功于作者，但是您不能以任何方式更改文章或商业使用。此处的更多信息和许可证的完整条款：https：//creativecommons.org/licenses/
采用 MAS Blackboard 系统的 LiFePO4 电池储能系统的双层 SOC 和 SOH 均衡方案
1 齐齐哈尔大学机电工程学院，齐齐哈尔 161000；luzhongda@163.com；wangqilong3411@163.com；xufengxia_hit@163.com
基于多个电流水平增量容量峰值跟踪的锂离子电池 SoH 估算，适用于在线应用
基于多个电流水平下的增量容量峰值跟踪的锂离子电池 SoH 估算，用于在线应用 M. Maures a,* 、A. Capitaine a 、J.-Y. Delétage a 、J.-M. Vinassa a 、O. Briat aa Univ. Bordeaux, CNRS, Bordeaux INP, IMS, UMR 5218, F-33400 Talence, 法国 摘要 本文提出了一种基于增量容量 (IC) 峰值跟踪的高 C 速率健康状态 (SoH) 诊断方法的扩展。使用一组经过不同老化协议的 11 个 NCA 锂离子电池。以 C/20、C/10、C/5 和 C/2 进行充电和放电循环，然后用于 IC 分析。给出并建模了 IC 峰值变化与 SoH 之间的相关性，并显示它们是所有测试 C 速率的准确估计量。 1. 简介 由于对新可再生能源解决方案的强劲需求，如交通运输领域的电动汽车 (EV) 和多电动飞机 (MEA)，或能源领域的电网电池存储，锂离子电池市场正达到历史最高水平。与其他应用相比，这些系统中的电池将面临更为严酷的工作条件：更高的功率和更大的温度变化，这两者都会严重影响电池的退化 [1,2]。因此，有必要跟踪它们的健康状态 (SoH) 并确定何时达到其使用寿命（对于特定应用）。SoH 通常定义为电池在给定时间的最大容量与其初始最大容量之比 [3]。存在不同的估算方法来量化电池的 SoH [4]：基于容量或阻抗、使用弛豫电压或基于增量容量 (IC) 或差分电压 (DV) 曲线。IC 分析提供了有关电池内部退化模式的重要信息 [5,6]，因为每个峰值都是电池内部材料相变的结果 [7]。然而，正因为如此，IC 曲线通常是通过非常缓慢的充电/放电获得的 [8,9]，这限制了它们的实用性。尽管如此，还是有人提出了基于 IC 峰的几何特性来量化电池 SoH 的估算方法。特别是，[8,9] 表明特定 IC 峰和谷的位置与 SoH 之间存在线性相关性，而 [8] 也表明
期刊预释放-Aston Publications Explorer
锂离子电池（LIBS）广泛用于许多田地，例如电动汽车和能源存储，直接影响设备性能和安全性。因此，健康状况（SOH）评估对于LIB使用至关重要。但是，大多数现有数据驱动的SOH建模方法忽略了电池健康预测的固有不确定性，这降低了模型的可靠性。为了解决这个问题，本文提出了一个基于深度学习框架的新型SOH评估模型。SOH结果源自深度特征的分位分布，从而使SOH值具有相关的置信区间。这增强了SOH评估结果的可靠性和概括。此外，为了完成深层模型的优化，开发了基于Wasserstein距离的分位数Huber（QH）损耗函数。此功能集成了Huber损耗和分位回归损失，从而使模型可以根据分布输出进行优化。使用NASA数据集对所提出的方法进行了验证，结果证实了所提出的方法可以在考虑不确定性时有效地估计LIB的SOH。SOH分布的合并增强了SOH评估模型的可靠性和概括能力。
基于AI的锂离子电池管理系统的估计
摘要 - 锂离子（锂离子）电池在电动汽车（EV）行业中由于其高能量密度，寿命更好和较高的名义电压而引起了极大的关注。然而，由于其老化和非线性行为，准确估计锂离子电池的电荷状态（SOC）和健康状况（SOH）仍然具有挑战性。本文探讨了电池管理系统（BMS）模型的潜在融合人工智能（AI）估计技术，尤其是深度学习（DL），以改善SOC和SOH模型估计。本研究论文通过确定现有研究重点的潜在差距，总结了当前的BMS方法，并提出了另一种在Ev Li-Ion电池中进一步探索的技术。目前，现有研究存在研究差距，尤其是在SOC和SOH估计中应用DL时。强调了对DL方法的更全面探索和完善的需求。未来的研究应解决这些差距，以将DL整合到BMS中，以确保强大可靠的SOC和SOH估计。由于它具有准确提高SOC和SOH估算健康模型的能力和能力，深度学习具有在BMS中研究SOC和SOH的很大潜力。因此，有机会进一步研究DL技术，以便清楚地检查BMS中SOC和SOH模型估计的正确性。索引条款 - 电池管理系统（BMS），锂离子，人工智能，充电状态（SOC），健康状况（SOH）
基于充电特性和反向传播神经网络的健康状态评估
等效电路模型 (ECM)、电化学模型和经验退化模型 (EDM) 是常用的 SOH 估算模型。基于 ECM 的方法不研究电池内部复杂的物理化学反应过程，而是基于电路模型，采用滤波算法进行参数辨识，并更新模型参数进行 SOH 估算。例如，余 [3] 采用递归最小二乘 (RLS) 法辨识 ECM 的参数，然后采用自适应 H∞ 滤波算法估计 SOH。徐 [4] 也采用 RLS 辨识参数，然后估算 SOH。基于模型的方法虽然简单、计算成本低，但自适应性较差，且估算结果更多地依赖于参数辨识和滤波算法的有效性。
圆滑的双重扩展卡尔曼过滤器，用于电池状态...
TATE估计是电动汽车（EV）电池的关键任务。要估计的两个最重要的状态是电荷状态（SOC），与剩余练习范围以及健康状况（SOH）相关的情况（SOH）在其一生中相关的电池降解。SOC和SOH都是不可衡量的数量，其价值对于通知用户，控制动力总成和热管理系统，防止损坏和电池组过早老化至关重要。此外，尽管它们通常在非常不同的时间尺度上发生变化，但两个数量密切相互关联，因为充电状态是电池剩余容量的函数[1]。在数据驱动和基于模型的方法下都开发了几种联合SOC和SOH估计算法。基于模型的方法的优势是它们提供了对电池的见解
铅酸电池的健康状况分类
摘要。通常，使用数据驱动方法来估计铅酸电池的健康状况（SOH）的方法依赖于测量阻抗，电压，电流，电池，电池生命周期和温度等变量。但是，这些变量仅提供有关电池内部变化的有限信息，并且通常需要传感器才能进行准确的测量。本研究探索了铅酸电池电池元件内的超声波传播，以收集数据，并提出了一种数据驱动的方法来分类SOH。结果表明，神经网络分类器可以有效区分两个类别：1）在健康状态下的电池，SOH大于80％，而2）电池处于不健康状态，SOH不到80％。本研究中介绍的数据驱动方法（使用超声波数据）提供了相对于电池内部单元格的变化提供的有价值的信息。常规外部测量可能无法捕获此信息。因此，它消除了对其他传感器安装的需求，并为SOH分类提供了有希望的替代方法。
用于锂离子电池健康估算状态的基于装袋的ELM算法中的超参数优化
daniel-ioan Stroe能源系Aalborg University Aalborg，丹麦des@energy.aau.dk摘要 - 广泛研究了人工神经网络的健康状况（SOH）估计锂离子电池的估计，因为它们可以从原始数据中识别全球功能，并能够与多二维数据相处。，但模型的性能在一定程度上取决于选择超参数的选择，而超参数在模型训练期间保持恒定。为了提高概括性能和准确性，为电池SOH估算提供了一个集合学习框架，其中将多个极端学习机与装袋技术结合在一起。然后，基本模型的袋子和神经元的数量通过五种常用的高参数优化方法调节。此外，选择具有最大概率密度的SOH值作为输出估计，以进一步提高估计精度。最后，对NMC和LPF电池的实验结果表明，具有超参数优化的提出的方法可以实现稳定而准确的电池SOH估计。无论使用哪种优化方法，NMC和LFP电池的SOH估计的平均百分比误差分别可以保持在1％和1.2％以下。
使用线性回归预测锂离子电池的健康状况
对电池健康的了解非常重要。它提供了对给定系统能力的洞察力，并允许操作员更效率地计划。，但是测量电池的健康状态（SOH）是不同的，并且需要时间。更重要的是，需要将电池从操作中取出，以正确分析。本文旨在根据易于获取的操作数据评估预测电池健康的提议的线性回归方法。主要预测变量是电压偏差，这是电池电压/放电周期期间电池电压的特征。使用此方法，唯一需要提取电池的时间就是收集培训数据。然后，该模型可用于类似的电池来预测其SOH。这意味着这些系统永远不需要停止，从而提高生产率。本文的结果是所使用的数据不适合线性回归。残留物的异质性和非正态性存在问题，但主要是电压偏差与SOH之间关系的估计参数与已建立的理论相反。不能忽略。因此，估计的模型不应用于预测SOH。为了实现准确的SOH预测的目标，应进行更多的研究并使用更好的样本。