论文摘要
针对锂电池在不同温度下自放电电量难以直接测量的问题,提出以电压、温度作为间接特征参数构建锂电池放电量的预测模型,间接实现自放电电量的预测。在实验数据分析的基础上,通过高斯曲线对电压与放电量的非线性关系进行拟合,实现温度一定的情况下以电压为特征参数的锂电池放电量的预测;在高斯曲线拟合的基础上,以最小二乘法多项式拟合温度与高斯拟合参数的关系,构建以温度为特征参数的放电量预测模型。基于温度、电压与放电量的关系,间接实现自放电电量的预测。最后通过实验数据验证并评估构建的预测模型,结果表明温度在-40～55℃时,自放电预测值与实际值变化趋势相同,且最大平均相对误差在6%以内,具备较好的预测精度。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王恩童,刘宗锋,卢纪丽,李瑞川,赵鲁华
关键词: 电动汽车,自放电电量,间接特征参数,最小二乘法拟合,温度
来源: 电源技术 2019年08期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 山东科技大学,枣庄学院
基金: 国家“十三五”重点研发项目(2017YFD0700204),山东省重点研发计划项目(2016GGX105008),枣庄市科学技术发展计划项目(2016NS20),山东科技大学教学拔尖人才项目(BJRC20170505)
分类号: TM912
页码: 1319-1321+1347
总页数: 4
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