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锂离子电池由于其高能量密度和使用寿命长等优点成为储能的首选,锂离子电池系统的安全运行、状态估算、剩余寿命预测都由电池管理系统(BMS)管理,故BMS对电池系统的使用和稳定至关重要.主要关注以动力电池为代表的电池系统,综述了数据驱动方法的各种算法在BMS系统的应用.概述了BMS电模型的电化学模型、等效电路模型、数据驱动模型的特点,热建模的电模型、热模型、热-电耦合、热-电化学耦合模型的应用范畴.介绍了卡尔曼滤波、神经网络、向量机在SOC估计的应用,粒子群算法、HI-DD-AdaBoost.RT(不等式漂移检测自适应增强学习/阈值回归算法)、卡尔曼滤波在SOH估计的应用剩余寿命预测方面,介绍了经验预测、滤波预测、时间序列预测法. 相似文献
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Co掺杂对LiFePO4结构及电化学性能的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
采用两段加热高温固相法制备了锂离子电池正极材料LiFe1-xCoxPO4(x=0,0.02,0.04,0.06,0.08),采用XRD、SEM、四探针法和恒电流充放电等方法研究了材料的结构和电化学性能,结果表明:LiFe1-xCoxPO4样品具有与LiFePO4相同的橄榄石结构;相对LiFePO4,LiFe1-xCoxPO4样品的充放电平台没有明显变化,电导率可提高4~6个数量级.LiFe0.94Co0.06PO4样品的性能较好,0.1 C下的首次放电比容量可达到137 mAh/g,30次循环后的容量保持率为87.6%. 相似文献
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