Least Squares Approach to Improve Standardized Estimation of OCV and Internal Resistance in Batteries
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on standardized approaches for estimating battery open-circuit voltage (OCV) and internal resistance, which rely on low-fidelity models and simple estimation techniques, yet offer repeatable and widely used results in practical applications. In particular, we examine the common method of computing internal resistance as the ratio of the voltage response to an applied current excitation pulse. When applied to batteries, this method implicitly assumes that the OCV remains constant during the pulse, which can introduce significant estimation errors when this assumption is violated. To address this limitation, we propose a novel observation model that explicitly accounts for OCV variation during the excitation window. The model introduces a single parameter representing the OCV-SOC gradient, which is estimated using a linear least-squares approach from the current excitation and voltage response data. This leads to a closed-form solution that requires no prior knowledge of battery-specific parameters such as capacity or equivalent circuit elements. The proposed approach retains the simplicity and short excitation duration of standardized methods, yet yields significantly improved accuracy in estimating both OCV and resistance. Simulation and experimental results show that the method reduces voltage prediction error by up to 85% and estimates internal resistance within 0.04% of the true value under standardized pulsed conditions. Additional validation under dynamic load scenarios further demonstrates the robustness and accuracy of the approach, making it well-suited for embedded applications and standardized diagnostic protocols.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».