基于负极主导区间的电池神经网络老化预测

发布时间：2025-06-26 02:44

　　 电池的老化估计是目前电池领域研究的热点,使用神经网络的方法对锂离子电池进行老化预测具有广阔的应用前景,但是目前神经网络模型的建立往往缺乏电池老化机理的研究,不仅需要大量的实验数据,而且要进行完整的充放电才能建立模型,因此无法在线应用。提出了一种基于磷酸铁锂电池的负极主导区间预测电池老化的方法。磷酸铁锂电池的负极主导区间中包含丰富的老化信息,通过在负极主导区间建立神经网络模型,结合短暂的阶跃放电实验即可实现对电池容量的在线预测,平均误差小于2%。

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【部分图文】：

图２?不同老化状态的电池在３０％ＳＯＣ点阶跃晌应变化??

距??的ＳＯＣ区间由于磷酸铁锂电池老化过程主要发生的是负??极的老化因此负极的主导区间内具有更多的老化特征，所??以利用负极主导区间进行老化预测可以减少需要的采样数据??并且具有更好的预测效果。??１磷酸铁裡电池负极主导区间分析??１．１机理分析??电池阶跃响应在工程中比较常见，....

图４?３０％ＳＯＣ点阶跃响应??对所有ＳＯＣ点进行阶跃响应仿真，结果如图５所示

３?ｈ，使电池内部的物理化学状态达到稳态??（注：静置时间需要根据选用电池的体积和形状确定，如大体??积、不利于热扩散的形状需要的静置时间多，本文所用电池上．??述静置时间已经足够）；??（４）重复步骤⑴？（３）１０次，采取步骤（１）再将电池充满电；??（５）静置１?ｈ，在环境温....

图５在不同ＳＯＣ点阶跃响应正负极电势变化??２老化实验以及ＢＰＮＮ搭建??我们介绍电池老化实验的流程并进行神经网络建模

流Ｊ＝１?Ｃ，再充电１５０?ｓ，充电电流１＝１?Ｃ。再放电０．１?ｈ??０．２０??＇ｓ?０．１８??ｔｓ＇??０．１６??５０??１５０??图４?３０％ＳＯＣ点阶跃响应??（随着电池老化，此处的放电时间也需相应调整），放电电流??１＝１?Ｃ；??（６）重复步骤（５）至放电至０％....

图９?不同ＳＯＣ点阶跃响应数据估计容量平均误差??由图９可知，利用在第二章分析得到的负极主导区间内??的数据进行老化预测，平均误差相对更小，均小于２％，证明利??

究与设计??１００?９０?８０?７０?６０?５０?４０?３０?２０?１０?０??ＳＯＣＩＶ。??图９?不同ＳＯＣ点阶跃响应数据估计容量平均误差??由图９可知，利用在第二章分析得到的负极主导区间内??的数据进行老化预测，平均误差相对更小，均小于２％，证明利??用负极主导区间研究磷酸....

本文编号：4053027