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锂极48V- PowerPoint的存在
电池型48V / 105 AH技术锂 /磷酸铁（LIFEPO4）标称电压48 V级额定容量105 AH额定能量5,040 kWhnº在80％SOH 5000 SOH 5000 SOH 5000 SOH 5000的循环。40,5V Maximum discharge voltage 54 V Recommended discharge current (0.5C) 50 A Maximum discharge current (at 1C) 100 A Fuses 250 A Charge Max charging voltage 54,00 V Recommended charging voltage Range 51,75 V - 53,2 V Recommended charging current (0.7C) 70 A Temperature Charging Temperature 0 ºC to 55 ºC Discharging Temperature -20 ºC to 55 ºC Mechanic Connections 1组螺栓连接器保护等级IP65
使用新的免费锂离子电池电池数据集的基于模型的电荷和最先进的估计算法进行基准测试
摘要：锂离子电池电池的状态估计已成为许多有关电池电池不同状态的出版物的主题。他们经常专注于电池电池的充电状态（SOC）或健康状态（SOH）。因此，本文一方面介绍了一个新的锂离子电池数据集，该数据集具有有关降级的动态验证数据，另一方面，基于该数据集的基于模型的SOC和SOH估计作为参考。使用了一种基于卡尔曼 - 过滤器的方法进行SOC估计，并以整体老化模型扩展以处理SOH估计。本文描述了数据集，模型，参数化，状态估计的实现及其使用数据集的一部分验证，从而在整个电池寿命中产生SOC和SOH估计。结果表明，数据集可用于提取基于它的参数，设计模型，并用动态降级的电池单元进行验证。工作提供了一种方法和数据集，以更好地评估性能评估，适用性和可靠性调查。
根据恒定电压充电持续时间
摘要：必须精确地确定锂离子电池的健康状况（SOH），以确保包括电动汽车中的储能系统的安全功能。尽管如此，通过分析日常情况下的全电荷 - 放电模式来预测锂离子电池的SOH可能是一项艰巨的任务。通过分析放松阶段特征来进行此操作，需要更长的闲置等待期。为了面对这些挑战，本研究根据恒定电压充电阶段观察到的特征提供了一种SOH预测方法，并深入研究了有关恒定电压充电期间所包含的有关电池健康的丰富信息。创新，这项研究表明，使用恒定电压（CV）充电时间作为SOH估计模型的健康特征的统计数据。特定的新特征，包括恒定电压充电的持续时间，CV充电序列时间的香农熵以及持续时间增量序列的香农熵，是从CV充电相数据中提取的。然后，通过弹性净回归模型执行电池的健康估计。实验得出的结果验证了该方法的效率，因为它的平均平均绝对误差（MAE）仅为0.64％，最大根平方误差（RMSE）为0.81％，平均确定系数（R 2）为0.98。上述陈述可以证明所建议的技术对SOH的估计具有很高的精度和可行性。
使用自学习的增量模型对锂离子电池的健康状态和终身预测
锂离子电池是代表至关重要的技术，以实现零碳的目标。因此，必须监视其条件，以使使用这些组件的系统的安全可靠操作。此外，锂离子电池的进程和健康管理政策必须应对电池降解的复杂电 - 化学动力学的非线性和时变性质。本文提出了一种基于学习的算法，以估算基于测量数据流的锂离子电池的健康状况（SOH）和剩余的使用寿命（RUL）。为此，根据SOH的增量建模提出了两个层框架。在第一层中，从部分充电和放电周期的电压和当前数据中提取了一组代表性特征。然后，这些功能用于在递归程序中训练提出的模型，以估计电池的SOH。第二层使用容量数据来逐步学习SOH自动型（AR）模型，该模型将通过时间来传播电池的降解，以使RUL PREDICTION进行降解。提出的方法应用于两个数据集进行实验评估，一种来自Calce，另一种来自NASA。所提出的框架能够估算所有情况下的8种不同锂离子细胞的SOH，平均百分比误差低于1.5％，而寿命模型则预测了该单元的RUL，最大平均值为25％。
基于XGB-AKF方法的储能锂离子电池健康状态评估研究
锂离子电池具有能量密度高、循环寿命长、稳定性高等优点，被广泛应用于电动汽车、电网储能等领域。为保证电池系统安全可靠运行，准确快速地估计锂离子电池的健康状态（SOH）具有重要意义。锂离子电池是一个复杂的非线性动态系统，实际工作条件下锂离子电池的健康状态无法直接测得，只能通过反映电池老化程度的外特性参数来间接估计。基于单一老化特征或模型的方法难以保证可靠性。因此，本文提出了一种数据驱动的XGBoost与卡尔曼滤波相结合的多特征SOH估计方法。首先，采用主成分分析算法基于数据重构多种电池老化特征，并基于重构的特征数据构建融合多种特征的XGBoost在线估计模型。最后，该方法通过引入基于XGBoost模型实时校正的时域卡尔曼滤波实现了锂离子电池SOH的联合优化估计。结果表明，该方法提高了估计模型的准确性和鲁棒性，实现了锂离子电池SOH的高精度联合估计。
评估第一人寿锂离子电池降解对二人性能的影响
摘要：电动汽车（EV）用户的驾驶和充电行为表现出很大的变化，这显着影响了电池降解速率及其根本原因。EV电池组在第一人寿退休后经历了二人应用，并在重新部署之前进行了SOH测量。但是，降解根本原因对二人表现的影响仍然未知。因此，问题仍然是在重新部署之前是否有必要拥有更简单的健康状态（SOH）。本文介绍了实验数据来调查这一点。作为实验的一部分，使用代表性的二人占空比循环循环一组约80％SOH的细胞，代表退休的EV电池。细胞具有相似的根本原因在第一人生中（100–80％SOH）在第二人生中与相同的占空比循环后，在第二人生中表现出相同的降解率。当第一人生中降解的根本原因不同时，第二人生中的降解率可能不会相同。这些发现表明，细胞的第一寿命降解的根本原因会影响其在第二人生中的降解方式。验尸分析（照相和SEM图像）揭示了负电极的相似物理状况，这些物理状态在其第二个生命周期中具有相似的降解速率。这表明，具有相似初世的细胞和降解的根本原因确实在第二人生中经历了相似的生命。至关重要的是考虑到重新部署之前的细胞降解的根本原因。实验结果以及随后的死后分析表明，仅依靠SOH评估是不够的。
使用 Ah-V 特性评估锂离子电池健康状态
其中 C i 是时间上的第 i 次电容测量，C 0 是初始值。有许多研究已经研究了电池老化过程中的退化（Zhang，2011）。随着电池老化，电池性能下降与电池化学成分的变化有关。首先，固体电解质界面 (SEI) 层的生长会降低电池的电气效率。这会导致电池高频电阻增加，从而降低电池的最大功率输出（Troltzsch，2006）。电池电量的大量损失将导致车辆运行无效或车辆故障，即车辆无法运行。其次，电池容量会随着电池老化而下降（Liaw，2005）。容量下降是由多种因素造成的，例如活性材料中键合位点的损失和活性锂离子的损失。电池容量的大量损失将导致电池运行无效和车辆行驶里程减少。已经多次尝试使用电池阻抗或电池容量来估计电池 SOH。 Haifeng 等人 (2009) 将 SOH 定义为电池高频电阻的函数。作者使用卡尔曼滤波器估算电池电阻以估算电池 SOH。此外，Kim (2010) 开发了一种估算电池容量的技术以估算 SOH。作者实施了双滑模观测器来估算电池容量衰减。尽管在 SOH 估算领域取得了很大进展，但仍不确定，仍需要研究以开发新的更准确的方法。本文提出的研究调查了基于电池储能能力估算电池 SOH 的新方法。安培小时吞吐量 (Ah) 是电池的当前吞吐量，表示电池输送或储存的能量。电池端电压和开路电压随电池充电状态而变化。安培小时吞吐量可以是
基于通用 MATLAB 模型的锂离子电池数字孪生改进
摘要：本文介绍了基于 MATLAB/Simulink 通用模型的锂离子电池单元数字孪生。数字孪生基于恒流/恒压充电和放电循环的测量数据，健康状态 (SoH) 高达 79%，还包括快速充电。数字孪生使用的数学方程是通过对测量的 SoH、电池容量和电池单元电流进行 3D 数据拟合获得的。所提出的数字孪生的输入仅仅是测量的电池单元电流，其输出包括充电状态 (SoC)、SoH 和电池单元电压。对设计的数字孪生进行了测试，并与 MATLAB/Simulink 通用模型和电池单元测量值进行了比较，以获得恒定放电电流和动态生成的放电电流曲线。结果表明，通用 MATLAB/Simulink 模型有显著改进。
使用EIS和机器学习对锂电池的健康状况快速估算的数据集：培训和验证
本文介绍了使用加速测试方法进行电池状态（SOH）估算的测试的客观，实验设计和方法。为此，通过使用0.5C电荷连续循环和1C电荷到5个不同的SOH断点（80、85、90、95和100％），通过连续电气循环来使25个未使用的圆柱细胞老化。在25°C的温度下进行在25°C的温度下进行c/3电荷 - 递减测试（RPT）在25°C下的参考型测试（RPT）时，当细胞是新的，并且在cy的每个阶段都会形成，以降低由于发出发射式发射的折痕而导致的能量降低。 在15、25和35°C的温度下，在5、20、50、70％和95％的电压（EIS）测试中进行了5、20、50、70和95％的电荷状态（SOC）。共享数据包括参考测试的原始数据和参考测试的原始数据填充物以及测量的能量和每个单元的测量SOH。 它包含360 EIS数据文件和每个测试用例EIS图的关键特征的文件。 报告的数据已用于训练机器学习模型，以快速估计手稿共汇编中讨论的电池SOH（MF Niri等，2022）。 报告的数据可用于电池性能和老化mod- 的验证和验证在25°C的温度下进行c/3电荷 - 递减测试（RPT）在25°C下的参考型测试（RPT）时，当细胞是新的，并且在cy的每个阶段都会形成，以降低由于发出发射式发射的折痕而导致的能量降低。在15、25和35°C的温度下，在5、20、50、70％和95％的电压（EIS）测试中进行了5、20、50、70和95％的电荷状态（SOC）。共享数据包括参考测试的原始数据和参考测试的原始数据填充物以及测量的能量和每个单元的测量SOH。它包含360 EIS数据文件和每个测试用例EIS图的关键特征的文件。报告的数据已用于训练机器学习模型，以快速估计手稿共汇编中讨论的电池SOH（MF Niri等，2022）。报告的数据可用于电池性能和老化mod-
用于电池健康状态评估的机器学习管道
锂离子电池在当今的应用中无处不在，从便携式电子设备到电动汽车。无论何种应用，车载计算机对电池健康状态 (SOH) 进行可靠的实时估计对于电池的安全运行至关重要，最终可保障资产的完整性。在本文中，我们设计并评估了一个机器学习管道，用于估计电池容量衰减（电池健康状况的指标），该管道基于 179 个在不同条件下循环的电池。该管道使用两个参数算法和两个非参数算法来估计电池 SOH 及其相关的置信区间。使用充电电压和电流曲线的片段，该管道设计了 30 个特征，执行自动特征选择并校准算法。当部署在快速充电协议下运行的电池上时，最佳模型实现了 0.45% 的均方根百分比误差。这项工作为可扩展数据驱动的电池 SOH 估计模型的设计提供了见解，强调了预测置信区间的价值。管道方法将实验数据与机器学习模型相结合，并可推广到需要实时估计 SOH 的其他关键组件。