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电力系统自动化 2024年第4期48卷 160-168页

作者：方斯顿刘龙真孔赖强牛涛陈冠宏廖瑞金输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学) 重庆市400044

快速准确地对锂离子电池进行全寿命周期的健康状态(SOH)估计有助于提高储能设备的安全可靠性。提出一种基于间接健康指标(IHI)和鲸鱼优化算法(WOA)优化的双向长短期记忆(BiLSTM)网络相结合的锂电池SOH估计模型,该模型考虑了未来状态对当... 详细信息

快速准确地对锂离子电池进行全寿命周期的健康状态(SOH)估计有助于提高储能设备的安全可靠性。提出一种基于间接健康指标(IHI)和鲸鱼优化算法(WOA)优化的双向长短期记忆(BiLSTM)网络相结合的锂电池SOH估计模型,该模型考虑了未来状态对当前SOH的影响。首先,对锂电池恒流恒压(CC-CV)充放电过程进行分析,提取出多个随充放电循环动态变化的电压、电流、温度的时间特征作为IHI,并加入放电负载电压下降时间这一指标;然后,通过相关性分析,从各IHI中筛选出和容量关联度高的IHI作为输入特征;最后,建立基于WOA优化的BiLSTM网络的电池SOH估计模型,并利用美国国家航天航空局锂电池数据集对2个不同工况下的电池SOH进行估计。结果表明,所提方法可有效提高SOH的估计精度。

关键词：健康状态锂离子电池间接健康指标鲸鱼优化算法双向长短期记忆网络

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