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World File Search System电池模型
通过系统识别的复合单粒子锂离子电池模型
摘要 - 在锂离子（锂离子）电池模型的领域，由于其简单性，长期以来，单个粒子模型（SPM）被认为是在嵌入式应用中迎来物理启发模型（PIMS）时代的有希望的减少订单模型（ROM）候选者。然而，在高负载电流下，标准SPM在计算电池的端子电压时表现出较差的精度，从而使其不合适，可以作为植物模型在状态估计任务中。对文献的显着电解质增强SPM的全面评估表明，当前的解决方案在数学上是棘手的或过于简单的。对于电解质中的离子浓度，跨越计算复杂性和数学障碍的边界的众所周知的二次近似模型显示出时间性能较差，尤其是在当前的集电极接口上。在这项工作中，我们保留了二次近似模型的空间动力学，同时使用系统识别技术为其时间动力学提出了一种新颖的方法。通过使用相关子系统的线性近似值，我们确定了每个电极区域内电解质中锂离子单位面积的摩尔数的离散时间传递函数，从而提高了电解质浓度的时空精度。然后，我们使用新的系统识别电解质动力学增强标准SPM，以达到电解质增强的复合单粒子模型（EECSPM）。最后，与现有的最先进的面前相比，我们将表现出EECSPM的出色性能，从而代表了在实时应用程序中使用PIMS的具体目标。
创建一种多功能的NIMH电池模型
为了促进从化石到可再生能源的转移，需要存储以应对太阳，风能和波浪功率等技术的间歇性质。一种存储替代方案是基于电池的固定能量存储。有许多电池类型可供选择，但是镍金属氢化物（NIMH）是特别适合的类型。这些电池具有高的能量密度，一个较大的温度操作窗口，是大规模存储的安全替代方案。在本文中，研究了NIMH电池的行为，目的是开发动态电池模型，该模型能够复制电池电压和压力，也用于动态使用。这种模型可用于促进NIMH电池的开发，改进电池管理系统（BMS）中使用的算法，质量控制以及储能系统的尺寸。这些改进可以导致固定的能量存储，并具有更高的效率和更长的可用寿命。为了提高对电池功能的理解，对NIMH电池典型的两种行为进行了更深入的研究，并被认为对电池有很大的影响：开路电压（OCV）磁滞和电池气体相的行为。OCV磁滞会使建模复杂化，因为它会导致电池休息电压在一定程度上取决于到达那里所需的充电/排放路径。OCV磁滞对于所有电池都不明显，对于NIMH电池来说尤其突出。然后将氧气在负电极处重新组合到水中。NIMH电池中的气相是有效的，因为电解质是水性的，并且在操作过程中的电压窗口会导致正电极处的氧气演化。由于对负金属氢化物电极上氢平衡压力的依赖性和氢平衡压力的依赖性，气相中的氢量在周期内有所不同。分别开发了两个模型以研究这些行为。模型显示出良好的定性生殖能力。还使用结构分析方法研究了磁滞现象。在相同的电荷状态下的两个阳性电极材料样品之间的材料结构中发现了差异，但滞后状态不同。这些差异是
PyBOP：用于电池模型优化和参数化的 Python 包
Python 电池优化和参数化 (PyBOP) 包提供了估算和优化电池模型参数的方法，提供确定性和随机性方法以及示例工作流程来帮助用户。PyBOP 支持从各种电池模型的数据中识别参数，包括流行的开源 PyBaMM 包 (Sulzer et al., 2021) 提供的电化学和等效电路模型。使用相同的方法，PyBOP 还可用于在用户定义的操作条件下针对各种模型结构和设计目标进行设计优化。PyBOP 通过多种方法促进优化，并通过诊断来检查优化器的性能以及成本和相应参数的收敛。识别出的参数可用于预测、在线估计和控制以及设计优化，从而加速电池的研究和开发。
非线性电化学阻抗谱用于锂离子电池模型参数化
在本研究中，我们分析了锂离子电池的局部非线性电化学阻抗谱 (NLEIS) 响应，并从测量的 NLEIS 数据中估算模型参数。该分析假设单粒子模型包括电极粒子内锂的非线性扩散和其表面的不对称电荷转移动力学。基于此模型并假设一个中等较小的激励幅度，我们系统地推导出直至二次谐波响应的阻抗的解析公式，从而可以根据模型中的物理过程和非线性对每个贡献进行有意义的解释。我们探讨了这对参数化的影响，包括使用最大似然进行结构识别分析和参数估计，同时使用了合成和实验测量的阻抗数据。可以精确拟合阻抗数据，但拟合的扩散时间尺度的不一致性表明非线性扩散模型可能不适用于所考虑的电池。还通过使用参数化模型预测时域电压响应来证明模型验证，并且结果表明这与测量的电压时间序列数据 (11.1 mV RMSE) 具有出色的一致性。© 2023 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 许可条款分发 (CC BY，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/ )，允许在任何媒体中不受限制地重复使用作品，前提是对原始作品进行适当的引用。[DOI：10.1149/ 1945-7111/acada7 ]
具有电动动力学的锂离子电池模型预测控制的基于神经网络的近似
摘要 - 锂离子电池是复杂的系统，需要合适的管理策略才能正常工作，实现快速充电，减轻老化机制并确保安全。在不同的基于模型的充电策略中，使用预测控制已显示出令人鼓舞的结果，因为它可以处理受安全限制的非线性系统。然而，尽管文献中已经提出了许多实施，但很少关注其实际可行性，这受到在线所需的高计算成本的限制。在本文中，我们首次在电池字段中利用了通过使用深神经网络获得的预测控制的近似。提议的解决方案适用于实时电池充电，因为大多数计算负担都脱机解决。结果突出了提出的方法在近似标准模型预测控制解决方案中的有效性。
从基于物理的锂离子电池模型中提取和解释电化学阻抗谱 (EIS)
本文实现了一种高效算法，用于从基于物理的电池模型（例如 P2D 模型）中提取电化学阻抗谱 (EIS)。该数学方法与 EIS 的实验方法不同。在实验中，电压（电流）在很宽的频率范围内受到谐波扰动，并测量相应电流（电压）的幅度和相移。该实验方法可以在仿真软件中实现，但计算成本很高。此处的方法是从完整物理模型中确定局部线性状态空间模型。作为状态空间模型基础的四个雅可比矩阵可以通过对物理模型进行数值微分而得出。然后使用计算效率高的矩阵操作技术从状态空间模型中提取 EIS。该算法可以在瞬态过程中的某一时刻评估完整的 EIS，而与电池是否处于静止状态无关。该方法还能够分离全电池阻抗以评估部分 EIS，例如仅评估电池阳极。尽管这种部分 EIS 很难通过实验测量，但部分 EIS 为解释全电池 EIS 提供了宝贵的见解。© 2024 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 许可条款分发（CC BY，http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/），允许在任何媒体中不受限制地重复使用作品，只要正确引用原始作品。[DOI：10.1149/1945-7111/ad4399]
分数阶PNGV电池模型的参数估计方法
在不同类型的电池中，锂离子电池因其性能和安全特性而成为最受欢迎的类型。需要电池管理系统来从这种电池中获得便捷的性能并尽可能延长电池的使用寿命。因此，良好的电池管理系统需要一个准确的电池模型。在本研究中，以代表开路电压变化的新一代汽车合作伙伴 (PNGV) 等效电路电池模型为基础，并基于 PNGV 等效电路电池模型创建分数阶电池模型。创建电池模型后，最重要的主题之一是模型参数的确定。在此阶段，为了简化问题，使用分层方法将测量的电池数据集划分为子层，并通过对每个子层进行分析和数据提取来确定参数，以反映不同的充电状态水平。这种方法有助于获得准确的电池模型，在每个电流脉冲期间，稳态误差小于 5 mV，瞬态误差小于 30 mV。
e36731a数据表 - 电池模拟器和profiler
要模拟电池特性，首先将电池模型加载到BV9211B高级电池测试和仿真软件中。该软件算法将实时遵循电池模型并模仿电池行为。该软件支持两种类型的电池模型 - CSV文件中具有VOC，SOC和RI参数的软件或外部电池模型生成的配置文件。为简单起见，您只需要输入四个参数即可模拟电池 - 容量评级，当前限制，初始SOC和切断条件。在模拟电池时，软件同时测量电压和电流，并保存测量结果。该软件允许您立即更改电池的充电。此外，您可以加载在不同温度下创建的多个电池模型。
sanyo denki与
NPM供电电池概况解决方案使您可以独立地开发满足特定需求的电池模型。使用NPM Powerup应用程序与NPM1300 EK和NPM燃油表板一起使用电池进行了一次性分析。在将电池模型集成到应用程序中之前，可以在NPM Powerup应用程序中进一步评估电池模型。有关更多信息，请参阅NPM1300燃油表应用程序样品的NRF Connect SDK样品。