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    基于迁移模型的锂离子电池宽温度全寿命SOC与可用容量联合估计
    迁移模型锂离子电池宽温度范围全寿命状态估计SOC与容量联合估计
    18 浏览2025-07-20 更新pdf3.26MB 共12页未评分
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    《基于迁移模型的锂离子电池宽温度全寿命SOC与可用容量联合估计》是一篇聚焦于锂离子电池状态估计的研究论文,旨在解决在宽温度范围内对电池的荷电状态(SOC)和可用容量进行准确联合估计的问题。随着新能源汽车、储能系统以及智能电网等应用的快速发展,锂离子电池作为核心能源存储设备,其性能和安全性备受关注。而SOC和可用容量是衡量电池健康状态和使用性能的关键参数,因此,如何在复杂工况下实现这两者的高精度估计成为研究热点。

    该论文提出了一种基于迁移学习的模型,用于提升锂离子电池在不同温度条件下的SOC和可用容量估计精度。传统的SOC和可用容量估计方法通常依赖于特定的电池型号和工作环境,难以适应不同的应用场景。而迁移学习作为一种机器学习技术,能够利用已有数据的知识迁移到新的任务中,从而提高模型的泛化能力和适应性。论文作者通过构建一个迁移模型,将已知温度条件下的电池数据知识迁移至未知温度条件下,从而实现了对SOC和可用容量的联合估计。

    在实验设计方面,论文采用了多组实验数据,涵盖从低温到高温的不同温度范围,以验证所提方法的有效性和鲁棒性。实验结果表明,在多种温度条件下,该迁移模型均能保持较高的估计精度,显著优于传统方法。此外,论文还分析了不同温度对SOC和可用容量估计的影响,并探讨了模型在不同电池类型中的适用性。

    该论文的研究成果具有重要的理论意义和实际应用价值。首先,它为锂离子电池的状态估计提供了一种新的思路,即通过迁移学习来增强模型的适应能力,从而克服传统方法在多工况下的局限性。其次,该方法可以广泛应用于电动汽车、储能系统以及工业设备等领域,有助于提高电池管理系统的智能化水平,延长电池使用寿命,降低维护成本。

    此外,论文还提出了模型优化的方向,包括引入更多的特征变量、改进迁移策略以及结合其他先进算法如深度学习等,以进一步提升估计精度和计算效率。这些改进方向为未来的研究提供了新的思路和参考。

    综上所述,《基于迁移模型的锂离子电池宽温度全寿命SOC与可用容量联合估计》是一篇具有创新性和实用性的研究论文,其提出的迁移模型为锂离子电池状态估计提供了有效的解决方案,有助于推动电池管理系统的技术进步,为新能源领域的可持续发展做出贡献。

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