基于GA的车用锂离子电池电化学模型参数辨识

• 作者: 徐兴 王位 陈龙
• 来源期刊: 汽车工程
• 关键词: 锂离子电池 电化学模型 遗传算法 参数辨识
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 页码范围: 813-821,838
• 页数: 10页
• 字数: 5604字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2017.07.014

摘要

本文中旨在对车用锂离子电池电化学模型进行参数辨识.首先在锂离子电池平均电极模型基础上,利用均匀离散的有限差分法简化电化学模型.基于对模型特性和参数类型的分析,运用遗传算法先后对固相锂离子扩散动力学参数和模型中剩余的参数进行辨识.最终通过多倍率放电实验和NEDC循环工况实验验证了算法的有效性和参数的准确性.结果表明,算法辨识的参数可保证模型输出精度,低倍率放电时单体电压偏差在±0.03V左右.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈龙	江苏大学汽车与交通工程学院	368	3236	25.0	34.0
5	徐兴	江苏大学汽车与交通工程学院	82	649	15.0	21.0
9	王位	江苏大学汽车与交通工程学院	2	26	2.0	2.0