基于ALO的锂离子降阶电化学模型参数辨识

摘要：

　　本文旨在对锂离子电化学模型进行参数辨识。电化学模型中含有数个偏微分方程和互相耦合的参数，计算复杂，因此首先需要对其降阶。基于一种数值方法：谱方法简化了电化学模型，使得模型在保持高精度的同时大幅降低了计算耗时。然后，用蚁狮优化器在2C恒流放电和DST工况下辨识了降阶电化学模型中的21个参数。最后，在1C恒流放电和低电流倍率的DST工况下分别验证了辨识的参数。辨识结果和验证结果表明，辨识出的参数是相当准确的，可保证模型输出电压的精度。

关键词： 锂离子电池 电化学模型 蚁狮优化器 参数辨识

作者: 丁秋宇 汪玉洁 陈宗海

作者单位: 中国科学技术大学自动化系,安徽合肥,中国,230027

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: 310-314

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）