修正型PNGV构架的锂电池SOC预测及内阻识别

• 作者: 孙书刚 汪兴兴 问朋朋 黄锋
• 来源期刊: 实验室研究与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 锂离子电池 内阻辨识 灰色预测
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 实验技术
• 页码范围: 37-41
• 页数: 5页
• 分类号: TM912
• 字数: 4795字
• 语种: 中文

摘要

荷电状态(SOC)是电动汽车动力电池的核心性能指标.为了进一步提高锂离子电池组单体电池荷电状态预测精度,提出一种基于改进PNGV模型的电池内阻辨识与SOC预测.根据锂离子动力电池的特性分析,建立改进型PNGV模型.利用实验采集的数据和最小二乘算法实现内阻的在线识别.通过该内阻辨识算法,更加准确地反映电池的当前电压.根据预测更加准确的电压,从而提出基于数据融合PHM法预测电池的SOC,该方法基于实验数据和灰色预测模型来估算电池的荷电状态.仿真和实验结果表明,基于内阻辨识的SOC预测更准确,具有较强的工程实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪兴兴	南通大学机械工程学院	67	378	9.0	18.0
2	黄锋	湖州职业技术学院机电与汽车工程学院	18	22	3.0	4.0
3	问朋朋	湖州职业技术学院机电与汽车工程学院	17	16	2.0	3.0
4	孙书刚		7	11	1.0	3.0