清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

On full-life-cycle SOC estimation for lithium batteries by a variable structure based fractional-order extended state observer

内阻 控制理论(社会学) 电池(电) 观察员(物理) 荷电状态 计算机科学 功率(物理) 量子力学 物理 人工智能 控制(管理)
作者
Xu Zhao,Yongan Chen,Luo-jia Chen,Ning Chen,Hao Wang,Wei Huang,Jiayao Chen
出处
期刊:Applied Energy [Elsevier]
卷期号:351: 121828-121828 被引量:14
标识
DOI:10.1016/j.apenergy.2023.121828
摘要

Accurate SOC estimation of lithium batteries are crucial for the efficient operation of new energy storage systems. During the ageing of the battery, structure and parameters of the battery model, especially internal resistance, may change, which has a particularly significant impact on the accuracy of the model. For this reason, this paper proposes a SOC estimation method based on the extended state observer of the variable structure fractional order model. Firstly, an adaptive method for the structure and parameters of fractional order model through distribution of relaxation times (DRT) is proposed on full-cycle-life of lithium battery. The DRT is extracted from the Electrochemical Impedance Spectroscopy (EIS) of the lithium battery. The order and the initial parameters of the fractional order model of the lithium battery is determined by the characteristics of DRT during the ageing process of the lithium battery. Adaptive adjustment of model is realized by parameter identification combining with time domain data. Then, a fractional-order extended state observer is proposed to estimate SOC by treating internal resistance as an extended state, thus realizing online estimation of internal resistance uncertainty. The Lyapunov stability analysis proves that the estimation error of the observer is uniformly ultimately bounded. Finally, the experimental simulation analysis shows that the accuracy of the second-order model is significantly improved compared with the first-order model, and the accuracy improvement of the third-order model is limited compared with the second-order model. The MAE of the proposed algorithm is as low as 0.73%.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
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
ykssss发布了新的文献求助10
4秒前
arniu2008完成签到,获得积分10
9秒前
ybwei2008_163发布了新的文献求助10
16秒前
yipmyonphu完成签到,获得积分10
22秒前
BowieHuang应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
22秒前
在水一方应助ybwei2008_163采纳,获得10
46秒前
CC完成签到 ,获得积分10
55秒前
汉堡包应助666采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
盘尼西林发布了新的文献求助10
1分钟前
666发布了新的文献求助10
1分钟前
不爱冒泡的气泡水完成签到 ,获得积分10
2分钟前
笨笨完成签到 ,获得积分10
2分钟前
CipherSage应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
666完成签到,获得积分10
2分钟前
无辜的行云完成签到 ,获得积分0
2分钟前
北枳完成签到,获得积分10
2分钟前
ding应助ybwei2008_163采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
科研通AI6.1应助盘尼西林采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
minnie完成签到 ,获得积分10
2分钟前
ybwei2008_163发布了新的文献求助10
3分钟前
liupangzi完成签到,获得积分10
3分钟前
浩浩完成签到 ,获得积分10
3分钟前
alex12259完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
ybwei2008_163发布了新的文献求助10
3分钟前
昴星引路完成签到 ,获得积分10
3分钟前
黑猫老师完成签到 ,获得积分10
3分钟前
1437594843完成签到 ,获得积分10
3分钟前
阿俊1212完成签到 ,获得积分10
3分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
4分钟前
SL完成签到,获得积分10
4分钟前
bo完成签到 ,获得积分10
4分钟前
4分钟前
Tonald Yang完成签到 ,获得积分20
4分钟前
盘尼西林发布了新的文献求助10
4分钟前
华仔应助ykssss采纳,获得10
4分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Aerospace Standards Index - 2026 ASIN2026 3000
Relation between chemical structure and local anesthetic action: tertiary alkylamine derivatives of diphenylhydantoin 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Discrete-Time Signals and Systems 610
Principles of town planning : translating concepts to applications 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6066491
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7898757
关于积分的说明 16322782
捐赠科研通 5208390
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2786268
邀请新用户注册赠送积分活动 1769013
关于科研通互助平台的介绍 1647813