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J-GLOBAL ID:201702288877813012   整理番号:17A0442499

モデル精度とモデルベースSOC推定の間の相関【Powered by NICT】

Correlation between the model accuracy and model-based SOC estimation
著者 (12件):
資料名:
巻: 228  ページ: 146-159  発行年: 2017年 
JST資料番号: B0535B  ISSN: 0013-4686  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)
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充電状態(SOC)の推定は,電池管理システムのためのコア技術である。SOC推定アルゴリズムの研究,特にモデルに基づく電池管理システムの増大する需要を満たすためにKalmanフィルタに基づいてアルゴリズムで達成されたかなりの進展がみられる。Kalmanフィルタは,SOC推定中の白色雑音と初期誤差の影響を弱めるが電池モデル自体の既存の誤差を除去することはできない。そのようなものとして,SOC推定の精度は,電池モデルの精度に直接関係している。これまで,モデル精度とモデルベースSOC推定との間の定量的関係は不明のままである。三等価回路リチウムイオン電池モデル,すなわち,Thevenin,PNGV,DPモデルを要約した。モデルパラメータを,ハイブリッドパルス出力特性試験により同定した。三モデルを評価し,三つの動作条件下でEKF Ah法によるSOC推定を定量的に研究した。標準偏差及び正則化RMSEの回帰及び相関はモデル誤差とSOC推定誤差の間の研究と比較した。これらのパラメータは,強い直線関係を示した。結果は,モデルの精度は,二つの方法:誤差の頻度分布と誤差の全体的なレベルの分散を中心としたSOC推定精度に影響を与えることを示した。モデル誤差とSOC推定誤差との間の関係に基づいて,本研究はKalmanフィルタを用いてSOC精度の要件を満たすために適切な細胞モデルを選択するための戦略を提供する。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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二次電池  ,  電気化学反応 
タイトルに関連する用語 (5件):
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