基于分数阶模型和BP神经网络的锂离子电池SOH估计

摘要：

　　随着能源危机的加剧与环境污染问题的愈发严重，发展绿色环保的新能源电动汽车是当下主流的趋势。锂离子电池凭借其能量密度高、循环寿命长、无记忆效应、性价比高和单体电压高等突出优点，在新能源体系中最受青睐。动力电池系统由于单体电池的大型化和成组化使用，给安全问题带来了新的挑战。本文通过对锂离子电池进行分数阶建模然后结合BP神经网络算法来估计锂离子电池的电池健康状态，从而保障电池的健康。

关键词： 锂离子电池 分数阶模型 BP神经网络 电池健康状态

作者: 孙文良 卢梓豪 周威志 汪玉洁

作者单位: 中国科学技术大学信息科学技术学院,安徽合肥,中国,230026 中国科学技术大学自动化系,安徽合肥,中国,230026

会议类型: 国内会议

会议名称: 第22届中国系统仿真技术及其应用学术年会(CCSSTA2021)

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 324-328

在线出版日期: 2021-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）