Battery Dual Extended Kalman Filter State of Charge and Health Estimation Strategy for Traction Applications
Notice bibliographique
Résumé
The growing market of electrified vehicles requires efforts from car manufacturers to build robust systems to deal with all types of situations their products will face in customers’ hands. A major system of electrified vehicles is the energy storage unit. The complexity of batteries lies in their nonlinear behaviour that is highly dependent on external factors such as temperature and load dynamics. To handle these conditions, the battery management system relies on algorithms that estimate the state of the storage unit. State of charge (SOC) estimation, which is widely studied in industry and academia, is commonly considered one of the most significant functions of a battery management system (BMS). State of health (SOH) estimation is likewise important as it is necessary to support more consistent SOC and state of power (SOP) estimation. In this paper, a dual Extended Kalman Filter (DEKF) model is proposed to estimate the battery state of charge and capacity state of health across the battery lifespan. The DEKF model is demonstrated to accurately estimate SOC as the battery ages, with an average RMS error of 1.0% for SOH varying from 100% to 80%. The model is also shown to be robust against initial SOC and sensor error, demonstrating its applicability to real world conditions.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».