A Balancing Current Ratio Based State-of-Health Estimation Solution for Lithium-Ion Battery Pack
Notice bibliographique
Résumé
The inevitable battery ageing is a bottleneck that hinders the advancement of battery-based energy storage systems. Developing a feasible health assessment strategy for battery pack is important but challenging due to the joint requirements of the computational burden, modeling cost, estimation accuracy, and battery equalization. This article proposes a balancing current ratio (BCR) based solution to achieve reliable state-of-health (SoH) estimations of all series-connected cells within a pack while significantly reduce the overall reliance on cell-level battery models. Specifically, after employing BCR to describe the properties of the balancing process, the voltage-based active balancing is combined into the SoH estimator design for the first time, leading to a weighted fusion strategy to effectively estimate SoHs of all cells within a pack. Hardware-in-the-loop experiments show that even if a parameter-fixed open-circuit-voltage-resistance model is used for modeling, the typical estimation error of our proposed solution can still be bounded by only 1.5%, which is 70% lower than that of the benchmarking algorithms. Due to the model-free nature of the integrated voltage-based balancing, the robustness and flexibility of the proposed pack SoH estimation solution are also significantly improved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».