【摘 要】
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以锂电池为例,利用广义随机Petri网(GSPN)描述化学电池放电的极化和活性物质扩散过程,提出可同时反映化学电池电流相关和自恢复特性的高层抽象模型。该模型简单,仅包括反映活
【机 构】
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电子科技大学计算机科学与工程学院,电子科技大学计算机科学与工程学院 成都610054,成都610054
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以锂电池为例,利用广义随机Petri网(GSPN)描述化学电池放电的极化和活性物质扩散过程,提出可同时反映化学电池电流相关和自恢复特性的高层抽象模型。该模型简单,仅包括反映活性物质分布、活性物质扩散速度和极化速度的四个简单的参数。恒流放电和脉冲放电实验显示该电池模型可以快速准确估算化学电池容量。
Taking lithium battery as an example, the generalized stochastic Petri net (GSPN) is used to describe the polarization and active material diffusion process of chemical battery discharge. A high-level abstract model which can reflect both current-related and self-recovery characteristics of chemical battery is proposed. The model is simple and includes only four simple parameters that reflect the active material distribution, active material diffusion rate, and polarization rate. Constant current discharge and pulse discharge experiments show that the battery model can quickly and accurately estimate the chemical battery capacity.
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