Estimation and prediction of state of health of electric vehicle batteries using discrete incremental capacity analysis based on real driving data

健康状况 电池(电) 电池容量 电动汽车 聚类分析 计算机科学 内阻 工程类 数据挖掘 人工智能 功率(物理) 物理 量子力学
作者
Zhicheng Xu,Jun Wang,Peter D. Lund,Yaoming Zhang
出处
期刊:Energy [Elsevier]
卷期号:225: 120160-120160 被引量:53
标识
DOI:10.1016/j.energy.2021.120160
摘要

The accuracy of the state of health (SoH) estimation and prediction is of great importance to the operational effectiveness and safety of electric vehicles. Present approaches mostly employ data-driven analysis with laboratory measurements to determine these parameters. Here a novel method is proposed using discrete incremental capacity analysis based on real-life driving data, which enables to estimate the battery SoH without any prior detailed knowledge of battery internal specifics such as current capacity/resistance information. The method accounts for the battery characteristics. It is robust, highly compatible, and has a short computing time and low memory requirement. It's capable to evaluate the SoH of various type of electric vehicles under different charging strategies. The short computing time and low memory needed for the SoH estimation also demonstrates its potential for practical use. Moreover, the clustering analysis is presented, which provides SoH comparison information of certain EV to that of EVs belonging to same type.
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