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  9. 基于增量容量分析分析和差分电压分析分析的锂离子电.doc 3.07KB
  10. 近年来随着电动汽车的普及和发展锂离子电池作.txt 266B

资源介绍:

基于增量容量分析(ICA分析)和差分电压分析(DVA分析)的锂离子电池SOH和RUL预测。 包括对原始数据的处理、滤波、绘制IC和DV曲线、提取特征、预测模型的构建。
基于增量容量分析ICA 分析和差分电压分析DVA 分析的锂离子电池 SOH RUL 预测
摘要随着电动汽车和可再生能源的快速发展锂离子电池作为一种重要的储能设备其状态估计和
可靠性预测变得越来越关键本文基于增量容量分析ICA 分析和差分电压分析DVA 分析的方
针对锂离子电池的 SOHState of Health RULRemaining Useful Life进行预
我们首先对原始数据进行处理包括数据采集数据清洗和异常值处理以保证数据的准确性和
可靠性然后通过滤波技术对数据进行平滑处理以消除噪声的影响接下来我们绘制增量容量
IC和差分电压DV曲线通过分析曲线的特征获得有关电池的状态信息随后我们提取曲
线的特征参数包括容量衰减率电压变化率等作为预测模型的输入变量最后我们构建预测模
包括基于 ICA 分析和 DVA 分析的支持向量机神经网络等方法以预测锂离子电池的 SOH
RUL
关键词锂离子电池SOHRUL增量容量分析差分电压分析特征提取预测模型
1. 引言
随着电动汽车和可再生能源的快速发展锂离子电池作为一种重要的储能设备广泛应用于电动汽车
电网储能等领域然而锂离子电池的性能随着使用时间的增加而逐渐衰减这不仅会影响电池的
工作性能还可能导致电池的寿命缩短因此准确地评估电池的状态和可靠性对于保证电池的正
常运行和延长电池的使用寿命至关重要
2. 数据处理
在进行锂离子电池的 SOH RUL 预测之前首先对原始数据进行处理数据处理包括数据采集
据清洗和异常值处理数据采集阶段我们使用传感器和测试设备对电池进行实时监测以获取电池
的电压电流温度等原始数据数据清洗阶段我们对采集到的数据进行去噪和平滑处理以消除
噪声的影响异常值处理阶段我们通过统计分析和异常检测算法识别和排除异常值确保数据的
准确性和可靠性
3. 特征提取
在完成数据处理后我们通过增量容量分析和差分电压分析提取电池的特征信息增量容量分析
ICA是一种基于电池充放电过程的方法通过计算电池容量的增量变化得到电池的容量衰减率
差分电压分析DVA是一种基于电池电压变化的方法通过计算电池电压的差分值得到电池的电
压变化率通过绘制增量容量IC和差分电压DV曲线并分析曲线的特征我们可以获取有关
电池的状态信息
4. 预测模型的构建
在特征提取阶段我们获得了关于电池的特征参数包括容量衰减率电压变化率等这些特征参数
是预测模型的输入变量根据 ICA 分析和 DVA 分析的结果我们构建了预测模型包括支持向量机
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