دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 156901
ترجمه فارسی عنوان مقاله

مدل جدید برآورد شده برای مدل با استفاده از مدل سفارش قطعی برای باتری لیتیوم یون

عنوان انگلیسی
A novel fractional order model based state-of-charge estimation method for lithium-ion battery
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
156901 2017 10 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Applied Energy, Volume 207, 1 December 2017, Pages 384-393

ترجمه کلمات کلیدی
باتری لیتیوم یون، طیف سنجی امپدانس الکتروشیمیایی، مدل باتری، دولت شارژ، سفارش کریستال فیلتر کلمن بدون سر و صدا،
کلمات کلیدی انگلیسی
Lithium-ion battery; Electrochemical impedance spectroscopy; Battery model; State of charge; Fractional order unscented Kalman filter;
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  مدل جدید برآورد شده برای مدل با استفاده از مدل سفارش قطعی برای باتری لیتیوم یون

چکیده انگلیسی

Accurate state of charge estimation of lithium-ion battery is directly related to the safe operation of electric vehicles and also an indispensable function of the battery management system. Four aspects of efforts are made to improve the estimation accuracy. First, for overcoming the drawbacks of equivalent circuit model and electrochemical model, the fractional order impedance model is built via electrochemical impedance spectroscopy data and the fractional element is used to describe the polarization effect in a simple and meaningful way. Second, the discrete state-space equations of the impedance model are inferred by Grünwald-Letnikov definition and parameters of the model including the order of the fractional element are identified together by genetic algorithm (GA) and the experiment data of the dynamic driving cycles. Third, the fractional order unscented Kalman filter technique is presented and the ‘short memory’ technique is employed to improve the computation efficiency of fractional operator. Lastly, experimental validation is implemented to verify the effectiveness of the proposed approach and results show that the SoC estimation accuracy can be improved by the proposed model and estimation method. The estimation error can be controlled within the range of 3%.