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| 1 | 锂离子电池简化电化学模型理论误差分析研究显示文摘准确的电池模型是电池状态估计和能量管理的基础。锂离子电池电化学模型描述电池内部机理,具有物理意义明确和准确度高的优点。目前,常用的电化学模型为P2D伪二维电化学模型、SPM单粒子模型和SPMe考虑电解质动态的单粒子模型。其中,P2D模型的精度最高而计算量最大,而简化模型SPM或SPMe的计算效率高,但存在模型简化产生的误差。为探究误差的产生机理,首先比较SPM、SPMe和P2D模型的电极电流源、固相浓度和液相浓度,然后从平衡电势、过电势、液相浓差极化电势、液相欧姆压降和端电压对简化模型进行了误差分析,并指出误差传递路径。结果表明,电极电流源是模型端电压误差产生的根源,液相正负极欧姆压降和负极平衡电势误差是端电压误差的主要来源。上述结果可为SPM和SPMe模型的误差补偿方法设计提供理论依据。最后还提出了模型端电压误差补偿建议。 | 谢奕展 程夕明 | 2022 | 机械工程学报2022，58，22： | 2 |
| 2 | 基于密度函数的模糊混合SOC估计方法显示文摘针对传统锂离子电池荷电状态估算中开路电压-荷电状态(OCV-SOC)曲线拟合及估算算法精度的问题,在二阶RC模型的基础上,引入高斯多项式来更好地拟合SOC和开路电压曲线,同时利用带自适应遗忘因子的最小二乘法进行模型参数的在线辨识,并将所得模型参数带入由扩展卡尔曼滤波器和安时积分法组成的模糊混合算法中,最终完成对SOC的估算。实验结果表明,该联合算法能够迅速收敛初始误差,静态恒流下SOC最大误差在1.1%以内,欧洲循环驾驶标准工况(NEDC)下SOC和端电压的均方根误差分别为0.12%和1.82%,具有很好的估算精度和鲁棒性,可以实现对SOC的准确估算。 | 刘征宇 黄威 孟辉 郭乐凯 | 2023 | 电源技术2023，47，6： | 0 |
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