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国内刊号：11-2187/TH
国际刊号：0577-6686
发布日期:
作者：向兆军, 胡凤玲, 罗明华, 方崇全, 胡晓松
单位：1. 中煤科工集团重庆研究院有限公司 重庆 400039;2. 瓦斯灾害监控与应急技术国家重点实验室 重庆 400037;3. 重庆大学汽车工程学院 重庆 400044
关键词：锂离子电池,不一致性,聚类算法,电池组模型,SOC估计；
基金：天地科技股份有限公司科技创新创业资金专项（2019-TD-QN036）和国家自然科学基金（51875054）资助项目。
限于单体的功率和能量，电池组必须由成百上千的单体串并联而成，同时依赖于有效的电池管理技术，从而保证车辆行驶的动力性和经济性。然而制造误差和使用环境的不同导致电池单体存在不一致性，这使得准确估计所有单体电池荷电状态（State of charge，SOC）变得困难，从而导致电池发生过充和过放。因此，融合电池组模型和聚类算法，提出一种新的锂离子电池组SOC不一致估计方法，在保证精度的同时极大地降低计算复杂度。基于充电数据特征利用二分k-means算法将众多单体分为不同等级，减小需要考虑的对象；建立考虑参数不一致的电池组模型，用于估计单体SOC；从仿真数据和实车数据两方面验证估计结果的精度和计算复杂度，并与现有模型对比，结果表明所提方法单体SOC估计的误差在0.03以内，计算效率提高3~6倍。
来源：2020年第18期
《机械工程学报》期刊编辑部
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