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地填写文献信息,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!

Remaining Useful Life Prediction of Lithium-Ion Batteries With Limited Degradation History Using Random Forest

荷电状态 稳健性(进化) 电池(电) 泄流深度 计算机科学 降级(电信) 磷酸铁锂 锂离子电池 电压 电池容量 航程(航空) 锂(药物) 可靠性工程 重新使用 工程类 电气工程 化学 电信 物理 航空航天工程 生物化学 内分泌学 量子力学 医学 基因 废物管理 功率(物理)
作者
Niankai Yang,Heath Hofmann,Jing Sun,Ziyou Song
出处
期刊:IEEE Transactions on Transportation Electrification 卷期号:10 (3): 5049-5060 被引量:6
标识
DOI:10.1109/tte.2023.3323976
摘要

Predicting the remaining useful life (RUL) of a lithium-ion battery with its limited degradation history is critical as it ensures timely maintenance of electric vehicles and efficient reuse of second-life batteries. Considering realistic battery operating conditions, this work investigates the RUL prediction under partial charge and discharge with a limited degradation history of the target cell. Given its ability to inform feature importance, the random forest is adopted to help prioritize different battery measurements and identify the least amount of operating data required for accurate RUL prediction. By examining the prediction performance using one complete charge and discharge cycle, it is shown that the duration, used capacity, and voltage signals of both charge and discharge contain important features related to battery RUL. The prediction performance under partial charge and discharge is also studied under state-of-charge (SOC) uncertainties, revealing satisfactory performance achieved with the data collected over the SOC range of [0.2, 0.8]. Comparison with an existing convolutional neural network-based approach that uses four complete charge and discharge cycles verifies the enhanced onboard feasibility of the proposed approach. Sensitivity analysis against SOC ranges shows that the data in the SOC range of [0.1, 0.2] contain the richest RUL-related information for lithium iron phosphate cells. Extensive validation on cells with different chemistry, ambient temperatures, and C rates further demonstrates the robustness of the proposed approach.
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
秀丽松思完成签到 ,获得积分10
4秒前
6秒前
为神指路发布了新的文献求助10
7秒前
13秒前
葛力发布了新的文献求助10
14秒前
19秒前
24秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
24秒前
555557应助科研通管家采纳,获得10
24秒前
36秒前
1分钟前
顺心蜜粉发布了新的文献求助200
1分钟前
葛力完成签到,获得积分20
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
1分钟前
916应助葛力采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
朴素的山蝶完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
夜洛乌泽发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
顺心蜜粉发布了新的文献求助10
1分钟前
2分钟前
2分钟前
背后梦安发布了新的文献求助30
2分钟前
2分钟前
善学以致用应助lf采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
lf发布了新的文献求助10
3分钟前
3分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
linkman完成签到,获得积分10
3分钟前
linkman发布了新的文献求助10
3分钟前
4分钟前
旅途规律完成签到,获得积分10
4分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
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 3976649
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520749
关于积分的说明 11204693
捐赠科研通 3257497
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798716
邀请新用户注册赠送积分活动 877897
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806629