混合扩展卡尔曼波器与牛顿拉普森方法用于离子电池的寿命预测
Hend M Fahmy1, Hany M Hasanien2,3, Mohammed Alharbi4
1Electrical Power and Machines Department, Faculty of Engineering, Ain Shams University, Cairo, 11517, Egypt.
精确预测离子电池 (LIB) 寿命对于推进电池技术至关重要. 结合扩展卡尔曼波器 (EKF) 和牛顿-拉普森的新混合方法显著提高了LIB寿命预测的准确性.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 电化学 电化学 电化学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 精确的离子电池 (LIB) 寿命预测对于改善电池开发,使用和运行至关重要.
- LIBs是复杂的非线性系统,易于色,退化和操作条件的变化.
- 现有的预测方法可能无法完全捕捉到LIBs复杂的降解机制.
研究的目的:
- 开发和验证一种混合方法,用于精确预测离子电池的寿命.
- 为了提高在快速充电条件下预测LIBs周期预期寿命的准确性.
- 证明拟议方法在传统机器学习方法上的优越性.
主要方法:
- 使用了混合方法,将扩展卡尔曼波器 (EKF) 与牛顿-拉普森方法相结合.
- 分析了商业铁酸盐/石墨电池的数据,这些电池经过快速充电循环.
- 使用放电电压特征来模型和轨道容量退化.
主要成果:
- 混合EKF-Newton-Raphson方法在预测LIB周期寿命方面表现出明显更高的准确性.
- 在100个生命周期中实现了3.26%的测试误差和10.93的根平均平方误差.
- 超过了线性回归方法,该方法记录了9.1%的测试误差和211个RMSE.
结论:
- 拟议的混合EKF-牛顿-拉普森方法为离子电池寿命预测提供了更高的准确性.
- 这种方法为电池制造商和用户提供了更可靠的工具.
- 通过改进的寿命预测,可以加速电池技术的进一步进步.
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