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J-GLOBAL ID：201702220476462302   整理番号：17A1999406

グリーン電池の充電状態を推定するための新しい方法【Powered by NICT】

A new method to estimate the state of charge of the green battery

著者 (4件)： Li Ling-Ling (Province-Ministry Joint Key Laboratory of Electromagnetic Field and Electrical Apparatus Reliability, Hebei University of Technology, Tianjin 300130, China) ,  Ren Yu-Han (Province-Ministry Joint Key Laboratory of Electromagnetic Field and Electrical Apparatus Reliability, Hebei University of Technology, Tianjin 300130, China) ,  Wang Ching-Hsin (Institute of Project Management, Department of Leisure Industry Management, National Chin-Yi University of Technology, Taichung 41170, Taiwan) ,  Jen Ching-Tsung (Department of Logistics Management, National Defense University, Taipei, 112, Taiwan)
資料名： Microelectronics Reliability  (Microelectronics Reliability)
巻： 79  ページ： 306-313  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0530A  ISSN： 0026-2714  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： グリーン電池は,その高い性能と無公害の特性のために大きな注目を集めている。電池の使用状況を理解し,充電状態(SoC)に良好な推定効果を得るために,次の業務はNMC18650リチウムイオン電池で行なった。,ハイブリッドパルス出力特性(HPPC)試験は,異なる電流を持つ電池で実施した。拡張Kalmanフィルタ(EKF)はそのパラメータが前もって同定した結合モデルとTheveninモデルに基づく電池のSoCを推定するために使用した。,二モデルの推定結果を比較した。第二に,改善された開回路電圧(OCV)に基づく方法を提案した。その改良は以下の通りであった:電池のOCVの変化を電流遮断中に記録した,OCV(開回路電圧)の変化は0.001V,10sを超えないとOCVはある程度回復したと仮定した。最後に,二つの新しい改善された方法は,結合モデルに基づいて提案し,上記の方法の推定効果を動的な条件の下で比較した。結果は,Theveninモデルの精度は結合モデルのそれよりも僅かに高く,二改良法の精度が向上したことを示した。特に第二改良法は最小誤差,最良の適応性を持っていた;動的条件下での最大誤差は3.07%であり,平均誤差は1%以下であった,これは未改良の22.46%を占めただけであった。本研究で提案した改良OCVベースの方法は,電池のSoC推定,推定の精度を大幅に改善するに適用した;さらに,方法は実装が容易であり,SoCのリアルタイム推定に適している。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 適応性 ,  リチウムイオン電池 ,  環境汚染 ,  結合モデル ,  *電池 ,  電流 ,  モデル
準シソーラス用語： 実時間 ,  電流遮断 ,  開回路電圧 ,  拡張Kalmanフィルタ ,  出力特性 ,  システムオンチップ ,  *充電状態 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 推定 ,  電荷の状態 ,  開路電圧 ,  拡張Kalmanフィルタ

分類 (1件)： 二次電池  (YB04030K)

タイトルに関連する用語 (4件)： グリーン ,  電池 ,  充電状態 ,  推定