亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Adaptive Piecewise Equivalent Circuit Model With SOC/SOH Estimation Based on Extended Kalman Filter

控制理论(社会学) 等效电路 分段 电池(电) 荷电状态 扩展卡尔曼滤波器 计算机科学 卡尔曼滤波器 分段线性函数 健康状况 电压 工程类 数学 功率(物理) 电气工程 人工智能 数学分析 物理 几何学 控制(管理) 量子力学
作者
Zexin Huang,Matt C. Best,James Knowles,Ashley Fly
出处
期刊:IEEE Transactions on Energy Conversion [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:38 (2): 959-970 被引量:26
标识
DOI:10.1109/tec.2022.3218613
摘要

Battery modelling plays a critical role in battery management tasks. A model that provides accurate estimations of state of charge and state of heath in varying operating conditions could significantly improve the performance of battery management systems. Departing from existing literature, this paper presents a self-adaptive Piecewise Equivalent Circuit Model (PECM) based on Extended Kalman Filter (EKF). While traditional Equivalent Circuit Models (ECM) are typically parameterized and validated for a specific range of working conditions (temperature, current and etc.), PECM is able to adapt itself to any working condition in real time. Established in the form of a combination of linear and nonlinear piecewise functions, the model parameters are continuously adjusted based on the measurement of voltage, current, and temperature. Another advantage of PECM is it does not require any prior tests in the lab, for example the Open Circuit Voltage (OCV) test which is time consuming and needs to be calibrated when aged. PECM is accurate, flexible and efficient. It has been validated for different battery chemistries, duty cycles, and temperatures. Furthermore, PECM comes with the State of Charge (SOC) and State of Health (SOH) estimation, which is shown in the model validation process and the degradation study. The results demonstrate that the piecewise parameter adaptation proposed in this paper can be applied to a range of different battery chemistries and at different aged states.
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
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
13秒前
adcc102完成签到 ,获得积分10
15秒前
星辰大海应助Sarah采纳,获得10
19秒前
动听的琴发布了新的文献求助160
24秒前
1分钟前
chen发布了新的文献求助10
1分钟前
边曦完成签到 ,获得积分10
1分钟前
chen关注了科研通微信公众号
1分钟前
瑾木发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
凩飒应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
归尘应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
凩飒应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
imkhun1021发布了新的文献求助10
2分钟前
likinwei发布了新的文献求助10
2分钟前
KYT发布了新的文献求助10
2分钟前
DD完成签到 ,获得积分10
2分钟前
3分钟前
胖哥发布了新的文献求助10
3分钟前
栗悟饭完成签到,获得积分10
3分钟前
凩飒应助科研通管家采纳,获得30
3分钟前
4分钟前
所所应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
凩飒应助科研通管家采纳,获得30
4分钟前
凩飒应助科研通管家采纳,获得30
4分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
4分钟前
4分钟前
5分钟前
早晚完成签到 ,获得积分10
5分钟前
CaoJing完成签到 ,获得积分10
5分钟前
胖哥发布了新的文献求助10
5分钟前
凩飒应助科研通管家采纳,获得40
5分钟前
SciGPT应助科研通管家采纳,获得10
5分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
5分钟前
赘婿应助科研通管家采纳,获得10
5分钟前
高分求助中
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2500
Востребованный временем 2500
Aspects of Babylonian celestial divination : the lunar eclipse tablets of enuma anu enlil 1500
Agaricales of New Zealand 1: Pluteaceae - Entolomataceae 1040
Healthcare Finance: Modern Financial Analysis for Accelerating Biomedical Innovation 1000
Classics in Total Synthesis IV: New Targets, Strategies, Methods 1000
지식생태학: 생태학, 죽은 지식을 깨우다 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 材料科学 生物 工程类 有机化学 生物化学 纳米技术 内科学 物理 化学工程 计算机科学 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 细胞生物学 免疫学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3455664
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3050901
关于积分的说明 9022990
捐赠科研通 2739435
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1502817
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 694609
邀请新用户注册赠送积分活动 693400