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Fast Remaining Capacity Estimation for Lithium-ion Batteries Based on Short-time pulse Test and Gaussian Process Regression

引用

Energy & Environmental Materials 2023年第3期6卷 238-246页

作者： Aihua Ran Ming Cheng Shuxiao Chen Zheng Liang Zihao Zhou Guangmin Zhou Feiyu Kang Xuan Zhang Baohua Li Guodan Wei Tsinghua-Berkeley Shenzhen Institute(TBSI) Tsinghua UniversityShenzhen 518055China Tsinghua Shenzhen International Graduate School Tsinghua UniversityShenzhen 518055China

It remains challenging to effectively estimate the remaining capacity of the secondary lithium-ion batteries that have been widely adopted for consumer electronics,energy storage,and electric ***,by integrating regular real-time current short pulse tests with data-driven Gaussian process regression algorithm,an efficient battery estimation has been successfully developed and validated for batteries with capacity ranging from 100%of the state of health(SOH)to below 50%,reaching an average accuracy as high as 95%.Interestingly,the proposed pulse test strategy for battery capacity measurement could reduce test time by more than 80%compared with regular long charge/discharge *** short-term features of the current pulse test were selected for an optimal training *** at different voltage stages and state of charge(SOC)are collected and explored to find the most suitable estimation *** particular,we explore the validity of five different machine-learning methods for estimating capacity driven by pulse features,whereas Gaussian process regression with Matern kernel performs the best,providing guidance for future *** new strategy of combining short pulse tests with machine-learning algorithms could further open window for efficiently forecasting lithium-ion battery remaining capacity.

关键词： capacity estimation data-driven method Gaussian process regression lithium-ion battery pulse tests

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