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A Study of Online State-of-Health Estimation Method for In-Use Electric Vehicles Based on Charge Data 충전 데이터 기반 사용 중인 전기 자동차의 온라인 건강 상태 추정 방법에 관한 연구

Di ZHOU, Ping FU, Hongtao YIN, Wei XIE, Shou FENG

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요약 :

전기차(EV)용 리튬이온 배터리의 실시간 건강 상태(SOH) 추정은 EV 유지 관리에 필수적입니다. 본 논문에서는 긴 EV 배터리 용량 테스트 시간, 정기적인 일일 테스트 불가능, 충전 시설 빅데이터 플랫폼에 기록된 EV의 전체 수명주기 충전 데이터 가용성 등 실제 적용 상황에 따라 온라인 사용 상황을 연구합니다. 반복 확장 가우시안 프로세스 회귀 칼만 필터(GPR-EKF)를 사용하여 전기 자동차의 일일 충전 데이터를 기반으로 거시 시간 규모와 미시 시간 규모의 리튬 이온 배터리 데이터를 통합하는 EV 건강 상태 추정 방법. 이 방법은 컬러 측정 노이즈를 결정하기 위해 매크로 시간 규모에서 데이터 피팅을 수행하기 위해 중립 네트워크와 사이클을 통합하는 커널 함수 GPR(가우스 프로세스 회귀)을 제안합니다. 또한, 마이크로 시간 규모의 조각 전하 데이터는 실시간 반복을 통해 조정되어 상태 방정식으로 사용되며, 이는 실시간 SOC 교정 및 비선형화 문제를 효과적으로 해결합니다. 온라인 배터리 상태 추정에서 모델 알고리즘의 타당성, 효율성 및 실시간 성능은 실제 데이터를 통해 검증됩니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E102-D No.7 pp.1302-1309
발행일
2019/07/01
공개일
2019/03/29
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2019EDP7010
원고의 종류
PAPER
범주
인공지능, 데이터마이닝

작성자

Di ZHOU
  Harbin Institute of Technology,Shenzhen Academy of Metrology & Quality Inspection
Ping FU
  Harbin Institute of Technology
Hongtao YIN
  Harbin Institute of Technology
Wei XIE
  Harbin University of Science and Technology
Shou FENG
  Harbin Institute of Technology

키워드