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J-GLOBAL ID：201702248592008608   整理番号：17A1035322

リチウムイオン電池のモデルベース残存放電エネルギー推定【Powered by NICT】

Model-based remaining discharge energy estimation of lithium-ion batteries

著者 (3件)： Zhang Xu (Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Wang Yujie (Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Chen Zonghai (Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCAR  ページ： 510-513  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電池管理システムの最も重要な課題の1つは,電池状態を推定し,安全性と高効率電池研究を行うことである。電池残存放電エネルギーは,電池エネルギー貯蔵システムにおける未利用エネルギー貯蔵とバッテリーの放電/充電能力を示した。本論文では,高精度で電池残存放電エネルギーを推定するために,データ駆動モデルを提案し,再帰的最小二乗アルゴリズムをバッテリー充電開路電圧と状態の関数として電池モデルパラメータ同定とパラメータ同定に使用した。無香料Kalmanフィルタは残りの放電エネルギー推定電池に適用した。新欧州運転試験サイクル下での実験は,提案した方法のロバスト性を検証した。実験結果は,電池の残りの放電エネルギーの正確な推定を提案した方法で達成できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *放電 ,  *電池 ,  *リチウムイオン電池 ,  充電 ,  管理システム ,  最小二乗法 ,  安全性 ,  ロバスト性 ,  アルゴリズム ,  *モデル
準シソーラス用語： 拡張Kalmanフィルタ ,  パラメータ同定 ,  電池モデル ,  データ駆動 ,  *放電エネルギー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 二次電池  (YB04030K)

タイトルに関連する用語 (5件)： リチウムイオン電池 ,  モデルベース ,  残存 ,  放電エネルギー ,  推定