融合经验老化模型和机理模型的电动汽车锂离子电池寿命预测方法研究 |
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引用本文: | 梁海强,何洪文,代康伟,庞博,王鹏.融合经验老化模型和机理模型的电动汽车锂离子电池寿命预测方法研究[J].汽车工程,2023(5):825-835+844. |
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作者姓名: | 梁海强 何洪文 代康伟 庞博 王鹏 |
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作者单位: | 1. 北京理工大学机械与车辆学院;2. 北京汽车研究总院有限公司;3. 北京新能源汽车股份有限公司 |
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摘 要: | 为提升实际应用中锂离子动力电池寿命预测精度,本文中提出一种融合经验老化模型和电池机理模型的电池寿命预测方法。该方法以基于经验老化模型SOH预测值作为卡尔曼算法的先验估计,以基于机理模型估计电池未来容量衰减量进而预测得到的SOH作为卡尔曼算法的后验修正,从而实现对锂离子电池寿命的准确预测。基于电芯试验数据的动力电池寿命预测算法验证结果表明,锂离子动力电池剩余寿命预测误差≤5.83%、基于实车数据的锂离子动力电池的剩余寿命预测误差≤8.12%,取得了良好的预测效果,丰富了锂离子动力电池寿命预测的方法。
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关 键 词: | 锂离子电池 融合模型 电池寿命预测 电动汽车 |
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