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基于大数据的新能源汽车动力电池系统诊断与评估
摘要
新能源车电池系统由成百上千个电池单体以不同串并联方式组合而成，在新能源车的使用过程中，系统内各电池单体性能不断衰减，单体间的不一致性逐渐增加。在一些不当使用的工况下，单体间的不一致性还有可能剧烈增加，导致动力电池系统提前失效，甚至引发安全性问题。电池系统的一致性是电池状态的重要表征，可用于系统的诊断与评估。随着车联网的发展，新能源车的运行数据被实时监控并上传至云端大数据平台，但数据平台的数据普遍存在采样周期长、精度低、错漏多等问题，传统的方法难以正常运行，亟须考虑云端数据的典型特性，探索可靠高效的诊断评估算法。本文以车用锂离子电池系统为研究对象，采用容量-电量二维矢量指标，考虑云端场景，提出了一种基于最优均衡理论的系统诊断与评估方法，并在实车数据集上进行了方法的验证。验证结果表明，本文所提出的方法能有效表征电池系统衰退过程中的不一致性演化特性，可以实现对系统性能的快速诊断与评估，是一种物理意义突出的系统定量评价指标。此外，本文提出的方法考虑了电池系统的最佳工作状态，探索了电池系统内各单体的最优均衡路径，对于电池系统高效均衡策略的开发具有显著的指导意义。
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章节目录
- 一 引言
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二 电池系统诊断与评估方法介绍
- （一）电池系统容量—电量二维矢量图理论分析
- （二）系统诊断与评估方法原理介绍
- （三）系统诊断与评估方法实现方法：目标函数与参数辨识
- 三 实验
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四 结果
- （一）纵向对比结果——PackA
- （二）横向对比结果——PackA、PackB、PackC
- 五 结论
章节图片/图表
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