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A data-fusion-model method for state of health estimation of Li-ion battery packs based on partial charging curve

Green Energy and Intelligent Transportation 2024年第5期3卷 1-12页

作者： Xingzi Qiang Wenting Liu Zhiqiang Lyu Haijun Ruan Xiaoyu Li School of Internet Anhui UniversityHefei230039China Institute for Clean Growth&Future Mobility Coventry UniversityUK School of Mechanical Engineering Hebei University of TechnologyTianjin300130China

The estimation of State of Health(SOH)for battery packs used in Electric Vehicles(EVs)is a complex task with significant importance,accompanied by several *** study introduces a data-fusion model approach to estimate the SOH of battery *** approach utilizes dual Gaussian Process Regressions(GPRs)to construct a data-driven and non-parametric aging model based on charging-based Aging Features(AFs).To enhance the accuracy of the aging model,a noise model is established to replace the random ***,the statespace representation of the aging model is ***,the Particle Filter(PF)is introduced to track the unknown state in the aging model,thereby developing the data-fusion-model for SOH *** performance of the proposed method is validated through aging experiments conducted on battery *** simulation results demonstrate that the data-fusion model approach achieves accurate SOH estimation,with maximum errors less than 1.5%.Compared to conventional techniques such as GPR and Support Vector Regression(SVR),the proposed method exhibits higher estimation accuracy and robustness.

关键词： Li-ion battery pack State of health data-fusion-model method Particle filter Gaussian process regression Support vector regression

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