基于ARIMA模型的动力电池不一致性预警研究

论文摘要

单体电压的不一致性影响动力电池使用寿命和行车安全。为了实现动力电池不一致性的及时预警,文章基于车联网平台海量历史数据,构建时间维度反应不一致性退化趋势的健康因子,并基于荷电状态分段区间进行健康因子时间序列提取;考虑到健康因子长时间范围内波动且难以预测,引入ARIMA模型进行相邻放电工况内健康因子时间序列的小样本预测。预测结果表明,该方法对训练样本数量和硬件资源配置要求低,且整体预测准确性不低于90%,可以满足实用需求。

论文目录

0?引言

1?基本理论

1.1?动力电池的不一致性

1.2?健康因子

1.3?ARIMA时间序列预测

2?ARIMA预警方法

3?数据验证

3.1?数据集

3.2?健康因子的构建

3.3?模型参数估计

3.4?模型验证

4?结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 宋超,熊刚,谢勇波,王文明

关键词: 动力电池,单体不一致性,模型,健康因子时间序列,电池管理,车联网

来源: 控制与信息技术 2019年05期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 中车时代电动汽车股份有限公司湘江新区分公司

基金: 国家重点研发计划(2018YFB0104500)

分类号: TM912

DOI: 10.13889/j.issn.2096-5427.2019.05.018

页码: 82-87

总页数: 6

文件大小: 1410K

下载量: 93

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标签：动力电池论文; 单体不一致性论文; 模型论文; 健康因子时间序列论文; 电池管理论文; 车联网论文;

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