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!

Improving in-situ life prediction and classification performance by capturing both the present state and evolution rate of battery aging

电池(电) 水准点(测量) 电压 电池容量 加速老化 健康状况 放松(心理学) 降级(电信) 可靠性工程 计算机科学 模式识别(心理学) 机器学习 人工智能 工程类 电气工程 功率(物理) 心理学 物理 社会心理学 电信 大地测量学 量子力学 地理
作者
Mingyuan Zhao,Yongzhi Zhang,Sidun Fang
出处
期刊:Journal of energy storage [Elsevier BV]
卷期号:83: 110768-110768
标识
DOI:10.1016/j.est.2024.110768
摘要

This study develops a methodology by capturing both the battery aging state and degradation rate for improved life prediction performance. The aging state is indicated by six physical features of an equivalent circuit model that are extracted from the voltage relaxation data. The degradation rate is captured by two features extracted from the differences between the voltage relaxation curves within a moving window (for life prediction), or the differences between the capacity vs. voltage curves at different cycles (for life classification). Two machine learning models, which are constructed based on Gaussian Processes, are used to describe the relationships between these physical features and battery lifetimes for the life prediction and classification, respectively. The methodology is validated with the aging data of 74 battery cells of three different types. Experimental results show that based on only 3–12 min' sampling data, the method with novel features predicts accurate battery lifetimes, with the prediction accuracy improved by up to 67.09 % compared with the benchmark method. The batteries are classified into three groups (long, medium, and short) with an overall accuracy larger than 90 % based on only two adjacent cycles' information, enabling the highly efficient regrouping of retired 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
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
无花果应助Heng采纳,获得10
6秒前
11秒前
12秒前
水刃木完成签到,获得积分10
14秒前
wzz完成签到,获得积分10
15秒前
17秒前
玩命的糖豆完成签到 ,获得积分10
24秒前
30秒前
35秒前
36秒前
星际舟完成签到,获得积分10
41秒前
冰渊悬月完成签到,获得积分10
43秒前
fsznc完成签到 ,获得积分0
43秒前
Dritsw应助ST采纳,获得10
44秒前
深情安青应助冰渊悬月采纳,获得10
51秒前
55秒前
不安的鸡翅完成签到,获得积分10
57秒前
ZBQ发布了新的文献求助10
58秒前
gezid完成签到 ,获得积分10
1分钟前
科研fw完成签到 ,获得积分10
1分钟前
jessie完成签到 ,获得积分10
1分钟前
coolkid应助zzz采纳,获得10
1分钟前
msk完成签到 ,获得积分10
1分钟前
zhiweiyan完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
YMS_DAMAOMI发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
ZBQ完成签到,获得积分10
1分钟前
善学以致用应助皮崇知采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
CipherSage应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
爆米花应助科研通管家采纳,获得30
1分钟前
ymr完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
皮崇知发布了新的文献求助10
1分钟前
美满雁芙完成签到 ,获得积分10
1分钟前
彪壮的凡波完成签到,获得积分10
1分钟前
哦豁完成签到 ,获得积分10
1分钟前
比巴卜完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
Ophthalmic Equipment Market by Devices(surgical: vitreorentinal,IOLs,OVDs,contact lens,RGP lens,backflush,diagnostic&monitoring:OCT,actorefractor,keratometer,tonometer,ophthalmoscpe,OVD), End User,Buying Criteria-Global Forecast to2029 2000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
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 3965622
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3510843
关于积分的说明 11155441
捐赠科研通 3245347
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1792840
邀请新用户注册赠送积分活动 874118
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804188