文档名：基于频繁项统计的锂动力电池SOH估计
摘要：快速而精确的估计电池健康状态(SOH)是保证动力电池系统安全的基础.纯电动汽车在运行过程中,传统的估计方法难以利用车载有限的计算资源,在线构建精确的SOH估计模型.针对该问题,提出一种利用短时监测数据在线构建电池健康指标(HI)的特征提取方法.该方法将不同电压区间内积累的电量看作频繁项,利用LossyCounting算法构建概要数据结构对频繁项分布进行统计,基于频繁项分布规律的变化对电池健康状态进行表征.仿真和实验结果表明,该方法能利用车载计算资源,以较小的时间和空间复杂度提取电池健康状态指标.
作者：李俊丽 赵理 客汉宸Author：LIJunli ZHAOLi KEHanchen
作者单位：北京信息科技大学机电工程学院,北京100192;北京电动车辆协同创新中心,北京100192
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(17)
分类号：TM911
关键词：锂离子电池 SOH估计 健康因子(HI) LossyCounting算法
Keywords：lithium-ionbattery stateofhealth(SOH) healthindicator(HI) LossyCountingalgorithm
机标分类号：TM912U469.72TP391.9
在线出版日期：2023年10月25日
基金项目：国家自然科学基金，北京市教育委员会科技计划项目，北京信息科技大学教改项目基于频繁项统计的锂动力电池SOH估计[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(17)李俊丽 赵理 客汉宸快速而精确的估计电池健康状态(SOH)是保证动力电池系统安全的基础.纯电动汽车在运行过程中,传统的估计方法难以利用车载有限的计算资源,在线构建精确的SOH估计模型.针对该问题,提出一种利用短时监测数据在线构建电池健...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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