An empirical parameter identification method considering hysteresis effects for LiFePO4 battery's electrochemical model

磁滞 电池(电) 鉴定(生物学) 一般化 电化学 过程(计算) 控制理论(社会学) 计算机科学 锂(药物) 锂离子电池 数学 化学 热力学 控制(管理) 电极 功率(物理) 物理 人工智能 操作系统 生物 内分泌学 数学分析 物理化学 医学 量子力学 植物
作者
Jianqiang Kang,Wen Wei,Qian Wang,Jing V. Wang,Guorong Zhu
出处
期刊:Journal of energy storage [Elsevier BV]
卷期号:76: 109845-109845
标识
DOI:10.1016/j.est.2023.109845
摘要

Compared with other types of lithium-ion batteries, there is an obvious hysteresis effect in LiFePO4 battery, which leads to inaccurate parameter identification for its mechanical modelling. This article proposes an empirical parameter identification method for the P2D model of LiFePO4 battery, which takes the hysteresis effect into consideration. The proposed method adds a modified zero-state model to describe hysteresis effects during the identification process of lithium intercalation intervals. Simulation results prove that errors of identified parameters under various working conditions are relatively small, and the average relative error is within 0.5 %. The proposed method to compensate for hysteresis effect is relatively simple and easy to implement, and can improve the accuracy and generalization ability of the electrochemical model of LiFePO4 batteries.
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
大脸猫完成签到 ,获得积分10
4秒前
iNk应助ldyd采纳,获得10
9秒前
橘子的哈哈怪完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
思源应助su执采纳,获得10
16秒前
冰水发布了新的文献求助10
17秒前
17秒前
乐观的斑马完成签到,获得积分10
18秒前
拉普拉斯妖完成签到,获得积分10
19秒前
喜羊羊完成签到,获得积分10
22秒前
23秒前
坚定的代双完成签到 ,获得积分20
23秒前
听风轻语完成签到,获得积分10
24秒前
冰水完成签到,获得积分10
26秒前
29秒前
所所应助蓝天采纳,获得30
29秒前
知性的绫完成签到,获得积分10
29秒前
GG完成签到 ,获得积分10
30秒前
草莓燕麦大酸奶完成签到,获得积分10
31秒前
colammu关注了科研通微信公众号
32秒前
Elytra完成签到,获得积分10
33秒前
上官若男应助huanhuan采纳,获得10
34秒前
羽言完成签到,获得积分10
35秒前
qianyu完成签到,获得积分10
36秒前
36秒前
lkgxwpf发布了新的文献求助10
38秒前
Hexagram完成签到 ,获得积分10
39秒前
科研通AI6.4应助uraylong采纳,获得10
39秒前
xiaoyang111完成签到,获得积分10
39秒前
Nana发布了新的文献求助10
39秒前
昏睡的帆布鞋完成签到 ,获得积分10
40秒前
41秒前
简单山水完成签到,获得积分10
42秒前
霸气的思柔完成签到,获得积分10
44秒前
44秒前
lzd发布了新的文献求助10
45秒前
45秒前
usdeoo发布了新的文献求助10
50秒前
GGGrigor完成签到,获得积分0
50秒前
vv完成签到,获得积分10
50秒前
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
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Picture this! Including first nations fiction picture books in school library collections 1500
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
Photodetectors: From Ultraviolet to Infrared 500
Cancer Targets: Novel Therapies and Emerging Research Directions (Part 1) 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6359581
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8173554
关于积分的说明 17214712
捐赠科研通 5414579
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2865562
邀请新用户注册赠送积分活动 1842883
关于科研通互助平台的介绍 1691105