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J-GLOBAL ID：201702214368219322   整理番号：17A0972723

拡張Kalmanフィルタを用いたオンラインSOC推定用Li-Ion NMCバッテリのOCVモデルの改良

Improved OCV Model of a Li-Ion NMC Battery for Online SOC Estimation Using the Extended Kalman Filter

著者 (6件)： BACCOUCHE Ines (Sousse Univ., Sousse, TUN) ,  BACCOUCHE Ines (Monastir Univ., Monastir, TUN) ,  JEMMALI Sabeur (Sousse Univ., Sousse, TUN) ,  MANAI Bilal (Technopole of Sousse, Sousse, TUN) ,  OMAR Noshin (Vrije Universiteit Brussel, Brussels, BEL) ,  AMARA Najoua Essoukri Ben (Sousse Univ., Sousse, TUN)
資料名： Energies (Web)  (Energies (Web))
巻： 10  号： 6  ページ： WEB ONLY  発行年： 2017年06月 
JST資料番号： U7016A  ISSN： 1996-1073  CODEN： ENERGA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： リチウムイオン(Li-ion)バッテリ動作中の適応SOC推定には,開回路電圧(OCV)と充電状態(SOC)の間の非線形関係の正確なモデリングが必要である。オンラインSOC推定は,計算コスト,パラメータの数,モデルの精度などのいくつかの制約を満たす必要がある。この論文では,経験的な解析的特徴付けアプローチに基づいて,ニッケルマンガンコバルト(NMC)Liイオン電池の改善された単純かつ正確なOCVモデルを提案することによって,これらの課題を検討する。事実,5つのパラメータのみを含む二重指数関数と単純二次関数から構成される提案モデルは,1mVの小さなフィッティング誤差で実験曲線を再現する。このモデルは広い温度範囲でも有効で,OCVの電圧ヒステリシスを考慮している。このモデルを拡張Kalmanフィルタ(EKF)によるSOC推定に使用すれば,推定誤差が約5%である既存の他のモデルと比較して,実行時間の最小化およびSOC推定誤差をわずか3%に低減することに寄与する。EKF推定器に組み込まれた提案したOCVモデルが,様々な負荷プロファイルおよび温度の下で,良好な信頼性および精度を示すことを証明するための実験も実施される。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *Kalmanフィルタ ,  *リチウムイオン電池 ,  二次電池 ,  *充電 ,  *状態 ,  充放電サイクル ,  *非線形性 ,  *モデリング ,  充電率
準シソーラス用語： 充電状態

分類 (3件)： 二次電池  (YB04030K) ,  電源回路  (NC05060Q) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (6件)： 拡張Kalmanフィルタ ,  オンライン ,  SOC ,  推定 ,  バッテリ ,  モデル