本文選題：動力電池 + 峰值功率��； 參考：《電力自動化設備》2017年09期

【摘要】：以錳酸鋰動力電池為研究對象,對電池處于不同溫度和荷電狀態(tài)下的情況進行10 s峰值功率測試,同時測量電池內(nèi)阻。對實驗測試得到的溫度、荷電狀態(tài)、內(nèi)阻及峰值功率數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,包括測試變量間的相關程度評估和共線性檢測,挖掘電池外特性參數(shù)與峰值功率數(shù)據(jù)間的統(tǒng)計關系。在此基礎上,提出采用基于網(wǎng)格搜索的支持向量機(GS-SVM)建立電池的峰值功率預測模型。驗證結果表明所提模型預測精度高,平均誤差僅為3.65%;該模型訓練時間短、響應速度快、操作性強,可以實現(xiàn)對動力電池峰值功率的快速估計,為電動汽車安全可靠運行提供有力保障。
[Abstract]:The peak power of lithium manganese oxide (LiMnO _ 4) battery was measured at different temperature and charge state for 10 s, and the internal resistance of the battery was measured at the same time. The data of temperature, charge state, internal resistance and peak power obtained from the experiment are analyzed, including the correlation degree evaluation among test variables and collinear detection, and the statistical relationship between the parameters of external characteristic of the battery and the peak power data is excavated. On the basis of this, the support vector machine (GS-SVM) based on grid search is used to establish the peak power prediction model of the battery. The results show that the proposed model has a high prediction accuracy and an average error of only 3.65. The model has the advantages of short training time, fast response speed and high maneuverability, which can realize the fast estimation of the peak power of the power battery. It can guarantee the safe and reliable operation of electric vehicle.
【作者單位】： 北京交通大學國家能源主動配電網(wǎng)技術研發(fā)中心北京電動車輛協(xié)同創(chuàng)新中心;北京新能源汽車股份有限公司;國家電網(wǎng)山東省電力公司電力科學研究院;
【分類號】：TM912

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本文編號：1888692