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题名大数据驱动的电动汽车动力电池老化状态评价方法
被引量：3
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作者
王圆圆
华远鹏
王世谦
孙志伟
刘智城
张照生
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机构
国网河南省电力公司经济技术研究院
北京理工大学机械与车辆学院
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出处
《交通信息与安全》
CSCD
北大核心
2022年第6期157-164,共8页
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基金
国家重点研发计划项目(2019YFB1600800)资助。
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文摘
针对电动汽车动力电池健康状态在线估计困难、老化速率量化缺乏参考指标的问题,研究了实验室数据与实车运行数据相结合的电池老化状态和老化速率量化评价方法。通过实车运行数据与实验室数据的预处理,得到实车停车充电片段和实验室充电片段的电池数据;再基于安时积分法计算电池容量,并提出电池健康状态(SOH)的评估方法。使用最小二乘法拟合实验室电池SOH与循环次数的函数关系,得到实验室电池老化速率模型;利用实车运行数据拟合实车电池SOH与实车充电等价循环次数的函数关系,得到实车电池老化速率模型。最后,结合实车电池SOH与实车动力电池衰退系数β,提出电池老化状态的综合评价方法。为说明方法的有效性,以1辆事故车与2辆正常车为对象,开展电池健康状态与老化状态评估实验,实验结果表明:①已知电池SOH理论使用下限为80%且电池系统衰退系数β阈值通常为1,基于此规律大部分事故车电池的SOH在温度区间的末尾达了理论使用下限,且在大多数温度区间内电池系统衰退系数β接近或超过阈值,表明电池加速老化,符合事故车特征;②对于正常车辆,其SOH在不同温度区间的数值均未达到理论使用下限,且正常运行的2辆车衰退系数β在大多数温度区间内都低于阈值,说明老化速率相对较慢,符合正常车特征。综上,通过结合电池SOH和衰退系数β的评价方法,丰富了电池老化状态的评价手段,使得电池老化状态评价更加全面,为电池老化状态研究提供了新思路。
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关键词
电动汽车
动力电池状态评估
健康状态
衰退系数
大数据驱动
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Keywords
electric vehicle
power battery aging estimation
state of health
decay coefficient
big data driven
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分类号
U469.72
[机械工程—车辆工程]
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