An online state-of-health estimation method for lithium-ion battery based on linear parameter-varying modeling framework

电池(电) 健康状况 锂离子电池 非线性系统 计算机科学 荷电状态 线性模型 在线模型 子空间拓扑 可靠性工程 工程类 人工智能 机器学习 功率(物理) 数学 物理 统计 量子力学
作者
Yong Li,Liye Wang,Yanbiao Feng,Chenglin Liao,Jue Yang
出处
期刊:Energy [Elsevier BV]
卷期号:298: 131277-131277 被引量:3
标识
DOI:10.1016/j.energy.2024.131277
摘要

The accurate estimation of state-of-health (SOH) is crucial for ensuring the safe and reliable operation of lithium-ion battery systems. However, the intimate coupling between SOH and state-of-charge (SOC) is often overlooked in existing estimation methods, leading to inaccurate estimates. To address this, we propose a linear parameter-varying (LPV) battery model that captures both gradual capacity degradation and rapid dynamic changes. This model integrates traditional linear models with emerging nonlinear models, providing a comprehensive online SOH estimation framework that effectively separates the effects of SOC in the LPV model structure. The model parameters are identified using a subspace algorithm with accelerated aging data. The proposed method is validated by accelerated aging experiments on two sets of battery samples, one for model development and another for model validation. The experimental data show that the LPV battery model can achieve high SOH estimation accuracy, with an average error of 2.85% and 5.51% for SOH, and 0.63% and 1.20% for capacity, respectively. The method also shows the advantages of being easy to implement and highly generalizable, making it suitable for different battery types and application scenarios.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
李东东完成签到 ,获得积分10
4秒前
王多肉完成签到,获得积分10
8秒前
Iiiilr完成签到 ,获得积分10
9秒前
杨幂完成签到,获得积分10
10秒前
17秒前
hellokitty完成签到,获得积分10
20秒前
20秒前
小四发布了新的文献求助10
21秒前
27秒前
西瓜完成签到 ,获得积分10
27秒前
包容的忆灵完成签到 ,获得积分10
30秒前
高兴尔冬发布了新的文献求助10
32秒前
xiang完成签到 ,获得积分0
35秒前
小四完成签到,获得积分10
38秒前
FashionBoy应助slayers采纳,获得30
44秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
47秒前
黑眼圈完成签到 ,获得积分10
53秒前
jia完成签到 ,获得积分10
54秒前
如履平川完成签到 ,获得积分10
55秒前
科目三应助忧伤的步美采纳,获得10
56秒前
大椒完成签到 ,获得积分10
59秒前
1分钟前
1分钟前
wisdom完成签到,获得积分10
1分钟前
slayers发布了新的文献求助30
1分钟前
1分钟前
e746700020完成签到,获得积分10
1分钟前
高兴尔冬完成签到,获得积分10
1分钟前
李爱国应助不安的秋白采纳,获得10
1分钟前
忧伤的步美完成签到,获得积分10
1分钟前
小西完成签到 ,获得积分10
1分钟前
郝老头完成签到,获得积分10
1分钟前
13313完成签到,获得积分10
1分钟前
su完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
slayers完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
知犯何逆完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038039
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575756
关于积分的说明 11373782
捐赠科研通 3305574
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819239
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022