基于PF-ARIMA的锂离子电池剩余寿命预测

• 作者: 周亚鹏 郭彪 王一纯
• 来源期刊: 电池工业
• 学科: 交通运输
• 关键词: 锂离子电池 粒子滤波 自回归整合移动平均模型 剩余寿命 预测
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 研究论文|PAPER
• 页码范围: 19-22
• 页数: 4页
• 分类号: U469.72+2
• 语种: 中文
• DOI: 10.19996/j.cnki.ChinBatlnd.2022.01.005

摘要

针对电池健康状态局部波动增加预测难度,采用粒子滤波和自回归整合移动平均模型分别预测由经验模态分解提取的健康状态趋势项和细节项,实现锂离子电池剩余寿命预测.提出的PF-ARIMA方法相对误差均值约4.0％,表明该方法能够较为准确地预测锂离子电池剩余寿命.