【摘 要】
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针对电动汽车行驶过程中高频需求功率分量引起的锂离子动力电池寿命衰减问题，提出了一种完备集合经验模态分解-排列熵（complete ensemble empirical mode decomposition-permutation entropy, CEEMD-PE）能量管理策略。电动汽车功率需求被分解为有限个本征模态函数分量，并依据排列熵量度的各个本征模态函数分量的数据复杂度，将各个分量重构为低频
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助（62273313,62073127）； 河南省科技攻关项目资助（222102240005）； 郑州市协同创新专项资助（2021ZDPY0204）～～；
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针对电动汽车行驶过程中高频需求功率分量引起的锂离子动力电池寿命衰减问题，提出了一种完备集合经验模态分解-排列熵（complete ensemble empirical mode decomposition-permutation entropy, CEEMD-PE）能量管理策略。电动汽车功率需求被分解为有限个本征模态函数分量，并依据排列熵量度的各个本征模态函数分量的数据复杂度，将各个分量重构为低频分量和高频分量。最后，将包含瞬态功率和快速变化的高频分量分配给超级电容器，而将低频分量相应地分配给电池，实现了功率需求低频分量和高频分量在锂离子动力电池和超级电容之间的功率分流。实验结果表明，相较于Haar小波混合储能能量管理策略，在中速和高速区间的锂离子动力电池电流的均方根值分别减小5.91%和4.17%，电流峰值分别减小14.70%和5.77%。所提出的策略有助于抑制锂离子动力电池所承受的高频功率需求，降低大电流对锂离子动力电池的冲击。
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