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J-GLOBAL ID：201102297327474173   整理番号：11A1611958

モデルパラメータのオンライン推定と電気自動車のLiFePO₄バッテリーの充電状態

Online estimation of model parameters and state-of-charge of LiFePO₄ batteries in electric vehicles

著者 (3件)： HE Hongwen (National Engineering Lab. for Electric Vehicles, Beijing Inst. of Technol., South No. 5, Zhongguancun Street ...) ,  XIONG Rui (National Engineering Lab. for Electric Vehicles, Beijing Inst. of Technol., South No. 5, Zhongguancun Street ...) ,  GUO Hongqiang (National Engineering Lab. for Electric Vehicles, Beijing Inst. of Technol., South No. 5, Zhongguancun Street ...)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 89  号： 1  ページ： 413-420  発行年： 2012年01月 
JST資料番号： A0097A  ISSN： 0306-2619  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 適切なモデルと対応する高性能,高精度アルゴリズムに依存するバッテリーの内部パラメータと充電状態(SoC)の正確な推定は,バッテリー管理システムにとって必要不可欠な問題の1つである。LiFePO₄バッテリーのモデルベースのオンライン推定法が,適応拡張型のカルマンフィルタ(AEKF)アルゴリズムを使用することにより,電気自動車(EVs)への適用に関して提示される。テブナン等価回路モデルが,LiFePO₄バッテリーをモデル化するのに選択され,その数学方程式はある程度推論された。さらに,AEKFアルゴリズムの実行が,LiFePO₄バッテリーモデルのオンラインのパラメータ推定のために精査され採用された。オンラインパラメータ推定の利点を例証するために,比較分析が,複合パルス電力特性(HPPC)試験と,都市ダイナモメータ運転スケジュール(UDDS)試験下のオンライン推定とオフライン計算間の端子電圧に関して実行された。更に,開路電圧(OCV)のオンライン推定結果に基づく効率的なオンラインSoC推定アプローチが提案されている。実験結果は,OCV-SoCに基づくオンラインSoC推定が,効率的に誤差を0.041未満に制限できるのを示している。Copyright 2011 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 二次電池 ,  充電 ,  *電気自動車 ,  *Kalmanフィルタ ,  リチウム化合物 ,  *パラメータ推定 ,  等価回路 ,  パラメータ ,  回線接続 ,  休止
準シソーラス用語： *バッテリー ,  *充電状態 ,  リン酸鉄リチウム ,  比較分析 ,  等価回路モデル ,  モデルパラメータ ,  オンライン ,  オフライン

分類 (1件)： 二次電池  (YB04030K)

タイトルに関連する用語 (6件)： モデルパラメータ ,  オンライン ,  推定 ,  電気自動車 ,  バッテリー ,  充電状態