基于神经网络模型的梯次利用锂电池容量估计

• 作者: 姜久春 张彩萍 张维戈 王玉坤 马泽宇
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 动力锂电池 容量 快速估算 BP神经网络模型
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 632-635
• 页数: 4页
• 分类号: TM912
• 字数: 2780字
• 语种: 中文

摘要

针对梯次利用电池容量一致性较差,传统的容量测试方法耗时、耗力、耗材,通过一整车梯次利用电池容量内阻特性研究,发现容量和内阻没有线性相关性.基于不同电池不同采样时间直流内阻所建立的极化内阻均不相同,建立了不同采样时间直流内阻-容量的非线性神经网络仿真模型,并取30个电池模块不同采样时间直流内阻输入进行了仿真,实现了对梯次利用电池容量的快速估计.与传统的容量测试方法结果对比,仿真结果与测试结果基本吻合,验证了该方法的正确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜久春	北京交通大学电气工程学院	157	3696	34.0	55.0
2	张维戈	北京交通大学电气工程学院	97	1516	24.0	35.0
3	马泽宇	北京交通大学电气工程学院	13	167	7.0	12.0
4	王玉坤	北京交通大学电气工程学院	3	47	3.0	3.0
5	张彩萍	北京交通大学电气工程学院	20	347	10.0	18.0