کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6680587 | 1428074 | 2018 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A novel method for lithium-ion battery state of energy and state of power estimation based on multi-time-scale filter
ترجمه فارسی عنوان
یک روش جدید برای وضعیت باتری لیتیوم یون انرژی و قدرت تخمین قدرت بر اساس فیلتر چند مرحلهای
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
ناظر چند زمانه، اوج قدرت، چند محدودیت باتری لیتیوم یون،
ترجمه چکیده
وضعیت باتری انرژی و حالت قدرت دو پارامتر مهم در استفاده از باتری است. وضعیت انرژی نشان دهنده ذخیره انرژی باقی مانده در باتری است و حالت قدرت نشان دهنده توانایی تخلیه / شارژ باتری است. برای برآورد دو حالت با دقت بالا، ویژگی های حداکثر ظرفیت باتری باتری و ولتاژ مدار باز تحت شرایط مختلف کار تجزیه و تحلیل می شود. در عین حال، مدل مدار معادل باتری برای تجسم عملکرد پویایی باتری استفاده می شود. برای بهبود دقت تخمین مقدار باتری، فیلتر چند مرحلهای در مدل تشخیص پارامترهای مدل باتری و پیش بینی وضعیت باتری استفاده می شود. علاوه بر این، وضعیت قدرت با شرایط چند محدودیتی تحلیل می شود تا کار باتری را با ایمنی انجام دهد. رویکرد پیشنهادی با استفاده از آزمایشات بر روی باتری لیتیوم یونی تحت پروژهای جدید سیکل رانندگی اروپا و پروفیل های تست پویا تأیید شده است. نتایج تجربی نشان می دهد که روش پیشنهادی می تواند وضعیت باتری را با دقت بالا برای کاربرد واقعی برآورد کند. علاوه بر این، عوامل موثر بر تغییر وضعیت باتری تجزیه و تحلیل می شود.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی انرژی
مهندسی انرژی و فناوری های برق
چکیده انگلیسی
The battery state of energy and state of power are two important parameters in battery usage. The state of energy represents the residual energy storage in battery and the state of power represents the ability of battery discharge/charge. To estimate the two states with high accuracy, the characteristics of battery maximum available capacity and open-circuit voltage are analyzed under different working temperatures. Meanwhile, the equivalent circuit model of the battery is employed to embody the battery dynamic performance. To improve the accuracy of the battery states estimation, the multi-time-scale filter is applied in battery model parameters identification and battery states prediction. Besides, the state of power is analyzed by multi-constrained conditions to ensure battery work with safety. The proposed approach is verified by experiments operated on lithium-ion battery under new European driving cycle profiles and dynamic test profiles. The experimental results indicate the proposed method can estimate the battery states with high accuracy for actual application. In addition, the factors affecting the change of battery states are analyzed.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Energy - Volume 216, 15 April 2018, Pages 442-451
Journal: Applied Energy - Volume 216, 15 April 2018, Pages 442-451
نویسندگان
Xu Zhang, Yujie Wang, Ji Wu, Zonghai Chen,