據(jù)外媒報道,中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)的一支研發(fā)團(tuán)隊提議,利用人工智能優(yōu)化算法來評估電動汽車車載電池組的健康狀況,該方法是種新的電池健康度評估方法。該團(tuán)隊在《電源學(xué)報》(Journal of Power Sources)發(fā)表了一篇文章以介紹其研究工作。
在電動汽車應(yīng)用中,準(zhǔn)確評估電池組健康狀況是件很重要的事情,其原因包括:可獲得電池組的動態(tài)響應(yīng)并提升其安全可靠性。然而,電池充放電性能及電池組工作環(huán)境各不相同,這使得評估電池組的健康狀況變得很難。研究人員將電池組健康狀況定義為電池組最大能量存儲的變化,其中包含了所有電芯的信息:電池容量,荷電狀態(tài)(SOC)與開路電壓間的關(guān)聯(lián)性及電池的不一致性。
為預(yù)計電池組的健康狀況,該團(tuán)隊采用了粒子群優(yōu)化遺傳算法?；趯嶒灲Y(jié)果,該團(tuán)隊使用粒子濾波預(yù)估電池荷電狀態(tài)以及開路電壓,以避免在電池終端電壓測量中產(chǎn)生噪音影響及漂移電流。該團(tuán)隊還采用了遞歸最小二乘算法(A recursive least square method)提升了電池的容量。
據(jù)實驗結(jié)果表明,該測試方法在實際操作中可預(yù)估電池狀態(tài),并具有高度的準(zhǔn)確性。
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