典型文献
基于温度变化率曲线的锂离子电池健康状态评估算法
文献摘要：
锂离子电池技术的日益成熟为新能源发电和电动汽车等产业发展提供了重要支撑作用.锂离子电池采用有机电解液,发生故障后极易触发电池材料的放热副反应,导致电池热失控,最终可能演化成燃烧爆炸等重大事故.电池健康状态(State of health,SOH)是锂离子电池储能系统故障诊断和安全预警的重要参数,精确估计SOH是提升电池系统安全性的有效方法.提出一种基于温度变化率(DT)曲线的锂离子电池健康状态评估算法,充分提取反映电池健康状态的锂离子电池表面温度信息,以电池充电过程中的DT曲线的极大值点和两极值间的电压差作为电池SOH估计的特征量,进而搭建了基于反向传播(Back propagation,BP)神经网络的SOH估计模型.结合试验数据和仿真,测试结果最终表明,所提出的方法可有效提升锂离子电池SOH的估计精度.
文献关键词：
锂离子电池;电池管理系统;温度;电池健康状态;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
党月懋;张雪纯;徐楚奕;江全元
作者机构：
浙江大学电气工程学院 杭州 310027
文献出处：
引用格式：
[1]党月懋;张雪纯;徐楚奕;江全元-.基于温度变化率曲线的锂离子电池健康状态评估算法)[J].电气工程学报,2022(03):58-65
A类：
B类：
电池健康状态,健康状态评估,评估算法,电池技术,新能源发电,电动汽车,有机电解液,电池材料,放热,副反应,致电,电池热失控,能演,演化成,燃烧爆炸,重大事故,State,health,SOH,锂离子电池储能,电池储能系统,系统故障,安全预警,重要参数,精确估计,电池系统,系统安全性,DT,分提,取反,表面温度,电池充电,充电过程,极大值点,两极,极值,电压差,特征量,反向传播,Back,propagation,估计精度,电池管理系统
AB值：
0.337229
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