【摘 要】
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SOC-OCV曲线是锂离子电池状态估计的基础。针对传统HPPC测试法在非测试点不能描述电池非线性特性和小电流恒流放电法得到的OCV曲线精度不足等问题,提出一种基于粒子群优化算
【基金项目】
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国家自然科学基金(51977131,51877138);上海市自然科学基金(19ZR1435800);汽车安全与节能国家重点实验室开放基金项目(KF2020)资助
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SOC-OCV曲线是锂离子电池状态估计的基础。针对传统HPPC测试法在非测试点不能描述电池非线性特性和小电流恒流放电法得到的OCV曲线精度不足等问题,提出一种基于粒子群优化算法的OCV曲线优化方法。该方法将小电流恒流放电得到的OCV曲线进行平移,以平移曲线在测试点与HPPC测试得到的OCV值之间的误差和最小为优化目标,对OCV曲线进行优化。然后,以优化OCV曲线为基础对2阶RC模型的模型参数进行辨识和模型端电压估计。结果表明:与HPPC法相比,基于优化OCV曲线的模型精度具有更高的全局精度,在低SOC区域
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