文献

J-GLOBAL ID：201902263050783150   整理番号：19A2219669

EKF-GPRモデルに基づく電力電池のオンライン容量推定に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Online Capacity Estimation of Power Battery Based on EKF-GPR Model

著者 (6件)： Zhou Di ( School of Electrical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) ,  Zhou Di ( New Energy Products Testing Centre, Shenzhen Academy of Metrology & Quality Inspection, Shenzhen 518000, China) ,  Yin Hongtao ( School of Electrical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) ,  Xie Wei ( School of Science, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China) ,  Fu Ping ( School of Electrical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) ,  Lu Wenbin ( New Energy Products Testing Centre, Shenzhen Academy of Metrology & Quality Inspection, Shenzhen 518000, China)
資料名： Journal of Chemistry (Web)  (Journal of Chemistry (Web))
巻： 2019  ページ： Null  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7760A  ISSN： 2090-9063  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： 繰り返し充電/放電サイクルを超える容量劣化は,電池性能を評価するための主要なパラメータであり,それは健康状態を決定するために一般的に使用されている。しかし,通常の操作を終了し,長時間にわたる検出プロセスを必要とするので,利用可能な容量を測定することは困難である。本研究は,リチウムイオン電池の毎日の部分的充電データのために,拡張Kalmanフィルタ(EKF)とGaussプロセス回帰(GPR)を結合することによって,オンライン利用可能な容量推定方法を提示した。最初に,GPRを用いて,定電流充電ケースにおける時間-電圧曲線の経験的モデルを確立した。第二に,電荷曲線の特性を分析することによって,毎日の区分的部分的電荷データを,GPRモデルをアップデートするために区分的完全電荷データによって登録して,等価完全充電時間を予測した。これに基づいて,等価完全電荷時間をEKFにより精密化した。さらに,異なるエージング条件下で定電流充電プロセスを持つ電池の利用可能な容量推定を達成した。実際の利用可能な容量が初期容量の90%より大きいとき,推定誤差が5%以内で制御できることを実験により検証した。Copyright 2019 Di Zhou et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 放電 ,  *電池容量 ,  リチウムイオン電池 ,  充電 ,  *電池 ,  *電力 ,  電荷 ,  パラメータ ,  精密化 ,  電圧 ,  電流 ,  *モデル
準シソーラス用語： 推定誤差 ,  拡張Kalmanフィルタ ,  健康状態 ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 二次電池  (YB04030K)

引用文献 (14件)：

• E. Chemali, M. Preindl, P. Malysz, A. Emadi, "Electrochemical and electrostatic energy storage and management systems for electric drive vehicles: state-of-the-art review and future trends," IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics, vol. 4, no. 3, pp. 1117-1134, 2016.
• S. Park, A. Savvides, M. B. Srivastava, "Battery capacity measurement and analysis using lithium coin cell battery," Proceedings of IEEE International Symposium on Low Power Electronics and Design, pp. 382-387, Huntington Beach, CA, USA, August 2001.
• L. E. Sturlaugson, J. W. S. Sheppard, "Principal component analysis preprocessing with Bayesian networks for battery capacity estimation," Proceedings of IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference, no. 1, pp. 98-101, Minneapolis, MN, USA, May 2013.
• Q. Li, N. Lu, B. Jiang, "A general data-driven algorithm for lifetime prediction," Proceedings of Chinese Control & Decision Conference (CCDC 2013), pp. 2949-2954, Guiyang, China, May 2013.
• A. Nuhic, T. Terzimehic, T. Soczka-Guth, M. Buchholz, K. Dietmayer, "Health diagnosis and remaining useful life prognostics of lithium-ion batteries using data-driven methods," Journal of Power Sources, vol. 239, pp. 680-688, 2013.

タイトルに関連する用語 (7件)： EKF ,  GPR ,  モデル ,  電池 ,  オンライン ,  推定 ,  研究