灰色神经网络模型在线估算锂离子电池SOH

发布时间：2018-06-15 15:22

  本文选题：灰色神经网络 + 锂离子电池　； 参考：《电网技术》2017年12期

【摘要】：锂离子电池是一个复杂的电化学动态系统,难以通过单一的监测电池内部的物理和化学特性实现健康状态(state of health,SOH)在线估算。为此提出以欧姆内阻增加量、极化内阻增加量和极化电容减少量作为电池的健康因子(health indicator,HI),并引入灰色神经网络离线训练以HI为输入,电池容量退化量为输出的灰色神经网络模型,最后通过在线构建电池HI实现电池SOH估算。实验结果表明所提出的HI能够有效表征电池健康状态,灰色神经网络模型与BP神经网络模型相比,具有更高的SOH在线估算精度,估算误差不超过2%。
[Abstract]:Li-ion battery is a complex electrochemical dynamic system, it is difficult to realize the on-line estimation of health state by monitoring the physical and chemical characteristics of the battery. Therefore, the ohmic internal resistance increase, polarization internal resistance increase and polarization capacitance reduction are used as the health factor of the battery, and the grey neural network is introduced to train HI offline. A grey neural network model with capacity degradation as output is presented. Finally, the SOH estimation of the battery is realized by on-line building battery HI. The experimental results show that the proposed HI can effectively represent the health status of the battery. Compared with the BP neural network model, the grey neural network model has a higher SOH online estimation accuracy, and the estimation error is less than 2 parts.
【作者单位】： 广西大学机械工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51267002,51667006) 广西自然科学基金资助项目(2015GXNSFAA139287) 广西制造系统与先进制造技术重点实验室项目(1514030S002) 广西研究生教育创新计划项目(YCSW2017038)~~
【分类号】：TM912

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本文编号：2022512