基于AMEsim的锂电池健康状态估计模型实验研究

基于AMEsim的锂电池健康状态估计模型实验研究

论文摘要

新能源汽车动力电池健康状态(state of health,SOH)是一个表征电池性能优良的重要评价指标。针对准确估计18650锂电池健康状态这一目标需求,在锂电池单体数学模型的基础上,通过其等效电路模型分析影响锂电池健康状态的因素,采用通用非线性模型(gneral nonlinear model,GNL)电池等效电路和扩展卡尔曼滤波算法,在AMEsim仿真环境下搭建了锂电池SOH估计模型,并对18650锂电池进行充放电循环实验,将采集到的数据集导入AMEsim估计模型的数据模块中进行算法仿真。仿真实验结果表明,SOH估算误差小于8%,建立的锂电池SOH估计模型满足估算精度高,响应速度快的目标需求。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 模型描述
  • 2 SOH估计方法
  • 3 SOH估计模型
  • 4 实验平台以及实验结果
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 孙俏,张晓宇

    关键词: 电池健康状态,等效电路模型,卡尔曼滤波算法,充放电循环实验

    来源: 电子测量技术 2019年09期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业

    单位: 冀北电力有限公司管理培训中心

    分类号: TM912

    DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1801552

    页码: 102-106

    总页数: 5

    文件大小: 276K

    下载量: 192

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