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J-GLOBAL ID：202202232098506726   整理番号：22A0778305

電気自動車用のLiイオン電池の充電推定のモデリングと状態【JST・京大機械翻訳】

Modelling and State of Charge Estimation of Li-Ion Battery for Electric Vehicle

著者 (2件)： Maheshwari A. (Department of EEE, Alagappa Chettiar Government College of Engineering and Technology, Karaikudi, Tamilnadu, India) ,  Nageswari S. (Department of EEE, Alagappa Chettiar Government College of Engineering and Technology, Karaikudi, Tamilnadu, India)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 817  ページ： 139-151  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： リチウムイオン(Liイオン)電池は,電気自動車(EV)の安全性のための充電と放電を制御する正確な充電状態(SOC)推定技術を必要とする。SOCは電池の残留容量を示す指標である。正確なSOCを達成するために,モデルベースのSOC推定アルゴリズムを本論文で開発した。Kalmanフィルタ(KF)の自己補正特性のために,KFファミリーアルゴリズムは,システムが実行するときSOC推定のために最も有望である。電池モデリングはSOC推定に直接影響するので,等価回路モデル(ECM)は精度と複雑性の間のそのバランスのために好ましい。本論文では,ECMと拡張Kalmanフィルタ(EKF)アルゴリズムの組合せによる閉ループアプローチを,正確なSOCを推定するためにLiイオン電池に実装した。実装の容易さのために,モデルパラメータをSOCのユニバリアントと見なした。異なるCレートで得られた放電特性曲線は,メーカーのカタログと密接な整合を示した。シミュレーション結果は,EKFの最小推定誤差と良好な収束速度を示した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *イオン ,  誤差 ,  シミュレーション ,  *電池 ,  *リチウム ,  *電気自動車 ,  *モデリング ,  *充電 ,  生産者 ,  Kalmanフィルタ ,  パラメータ
準シソーラス用語： 拡張Kalmanフィルタ ,  推定誤差 ,  モデルパラメータ ,  推定アルゴリズム ,  充電状態 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 電池管理システム ,  Cレート ,  等価回路モデル ,  電気自動車

分類 (1件)： 二次電池  (YB04030K)

タイトルに関連する用語 (7件)： 電気自動車 ,  Li ,  イオン ,  電池 ,  充電 ,  推定 ,  モデリング