Multi-Segment State of Health Estimation of Lithium-ion Batteries Considering Short Partial Charging
Notice bibliographique
Résumé
State of health (SOH) is a critical state parameter of lithium-ion batteries (LIBs). Health indicators (HIs), which are derived from the measured features of LIBs, are used in the current data-driven SOH estimation techniques to determine SOH. However, the common partial charging and discharging make it challenging to derive reliable HIs. In this paper, a SOH estimation approach considering short partial charging is proposed. Unlike other techniques, the constant current charging stage is divided into short segments, the HI, based on the charging capacity and actual initial charging voltage, is extracted within each short segment, and a kernel ridge regression-based estimator is created to characterize the SOH mapping relationship. Subsequently, an estimator fusion frame is established to merge the estimates of the eligible segments, which is decided based on the actual start and end charging voltages of the partial charging. The effectiveness of the proposed approach is validated with two well-known LIBs aging datasets containing real partial charging cycles. The results are satisfactory in terms of accuracy, robustness to partial charging, and good generality to different types of LIBs. Effective SOH value can be deduced whenever the charging voltage range covers at least one short estimation segment.
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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 ».