基于频繁项统计的锂动力电池SOH估计

基于频繁项统计的锂动力电池SOH估计

TM911; 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Lossy Counting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....

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:重庆理工大学学报 2023, Vol.37 (17), p.31-39
Hauptverfasser: 李俊丽, 赵理, 客汉宸
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:TM911; 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Lossy Counting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.
ISSN:1674-8425
DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.09.004