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Enregistrement W4408951588 · doi:10.1109/jestie.2025.3555553

Real-Time State of Power Estimation of a Lithium-Ion Battery Using Robust OCV and Internal Resistance Estimates

2025· article· en· W4408951588 sur OpenAlexafffund
Prarthana Pillai, Krishna R. Pattipati, Stephen Reaburn, Balakumar Balasingam

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Industrial Electronics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInternal resistanceBattery (electricity)Lithium (medication)EstimationLithium-ion batteryPower (physics)State (computer science)Resistance (ecology)Automotive engineeringComputer scienceControl theory (sociology)Environmental scienceEngineeringMedicineAlgorithmThermodynamicsPhysicsArtificial intelligenceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article considers the problem of estimating the state of power (SOP) of a battery in real time. The SOP refers to maximum power that a battery can absorb or release during charging and discharging, respectively. The SOP is determined using the open circuit voltage (OCV) and internal resistance of the battery, both of which change with the state of charge (SOC). Existing approaches employ nonlinear system identification techniques that require the knowledge of the battery parameters, especially the parameters of the OCV–SOC characteristics. Further, the estimates of SOP from existing approaches are sensitive to factors such as temperature, SOC, aging, and OCV–SOC characterization parameters. This article presents a novel approach to SOP estimation based on a novel observation model that is independent of temperature, SOC, aging, and OCV–SOC characterization parameters. The proposed approach does not require nonlinear approaches for both system identification and filtering; instead, a linear least squares estimation technique is utilized to estimate the two parameters needed for SOP computation. The SOP estimates computed through the proposed approach are tested using realistic battery data collected from three battery cells at the following eight different temperatures: <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$-\text{25}\,^\circ {\text{C}}$</tex-math></inline-formula>, <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$-\text{15}\,^\circ {\text{C}}$</tex-math></inline-formula>, <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$-\text{5}\,^\circ {\text{C}}$</tex-math></inline-formula>, <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$\text{5}\,^\circ {\text{C}}$</tex-math></inline-formula>, <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$\text{15}\,^\circ {\text{C}}$</tex-math></inline-formula>, <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$\text{25}\,^\circ {\text{C}}$</tex-math></inline-formula>, <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$\text{35}\,^\circ {\text{C}}$</tex-math></inline-formula>, and <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$\text{45}\,^\circ {\text{C}}$</tex-math></inline-formula>. From this analysis, it was observed that the proposed SOP estimation technique exhibited an SOP estimation error of 0.5 W across all the chosen temperatures except for very low SOC regions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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