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文件名称:基于神经网络与滑模观测器的锂电池SoH-SoC联合估计.pdf
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总页数:71 页
更新时间:2025-09-30
总字数:约13.76万字
文档摘要

摘要

随着电动汽车与可再生能源存储系统的快速发展,锂电池由于其高能量密度

和长循环寿命而成为首选的能源存储解决方案。然而,电池性能会随使用时间和

条件不断变化,精确评估电池的健康状态(StateofHealth,SoH)和荷电状态(State

ofCharge,SoC)对于确保电池安全运行、延长使用寿命、提高能量利用效率具有

至关重要的意义。由于电池老化机制的复杂性和外部工作条件的多变性,开发一

套准确、可靠的电池SoH-SoC估计方法对于电池管理系统(BatteryManage