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Estimation of state of health based on charging characteristics and back-propagation neural networks with improved atom search optimization algorithm

引用

Global Energy Interconnection 2023年第2期6卷 228-237页

作者： Yu Zhang Yuhang Zhang Tiezhou Wu Hubei University of Technology Hubei Key Laboratory of Solar Energy Efficient Utilization and Energy Storage Operation ControlHubeiWuhan 430068P.R.China

With the rapid development of new energy technologies, lithium batteries are widely used in the field of energy storage systems and electric vehicles. The accurate prediction for the state of health(SOH) has an important role in maintaining a safe and stable operation of lithium-ion batteries. To address the problems of uncertain battery discharge conditions and low SOH estimation accuracy in practical applications, this paper proposes a SOH estimation method based on constant-current battery charging section characteristics with a back-propagation neural network with an improved atom search optimization algorithm. A temperature characteristic, equal-time temperature variation(Dt_DT), is proposed by analyzing the temperature data of the battery charging section with the incremental capacity(IC) characteristics obtained from an IC analysis as an input to the data-driven prediction model. Testing and analysis of the proposed prediction model are carried out using publicly available datasets. Experimental results show that the maximum error of SOH estimation results for the proposed method in this paper is below 1.5%.

关键词： State of health Lithium-ion battery Dt_DT improved atom search optimization algorithm

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