【摘 要】
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锂离子电池的状态评估对其充放电策略、运维管理和安全预警等都至关重要.已有文献研究主要聚焦在单体电池的状态评估,电力储能用大规模锂离子电池的装机规模和传输数据量巨大,目前研究成果相对较少.将锂离子电池的SOC和SOH状态评估方法归纳为数学解析法、电化学模型法、等效电路法和数据驱动法,其中数据驱动法是电池状态评估研究的发展方向;进一步地,从特征选取方法、数据挖掘方法2个角度分析了电力储能用锂离子电池系统的一致性评估,前者主要采用统计学方法、数据变换法和自动提取法,后者主要采用回归方法和聚类方法,从大规模、高维
【机 构】
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中国电力科学研究院有限公司,江苏南京210009;东南大学自动化学院,江苏南京210096;中国电力科学研究院有限公司,江苏南京210009;东南大学自动化学院,江苏南京210096
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锂离子电池的状态评估对其充放电策略、运维管理和安全预警等都至关重要.已有文献研究主要聚焦在单体电池的状态评估,电力储能用大规模锂离子电池的装机规模和传输数据量巨大,目前研究成果相对较少.将锂离子电池的SOC和SOH状态评估方法归纳为数学解析法、电化学模型法、等效电路法和数据驱动法,其中数据驱动法是电池状态评估研究的发展方向;进一步地,从特征选取方法、数据挖掘方法2个角度分析了电力储能用锂离子电池系统的一致性评估,前者主要采用统计学方法、数据变换法和自动提取法,后者主要采用回归方法和聚类方法,从大规模、高维度的海量复杂数据中挖掘有效的特征信息,实现电力储能用锂离子电池的状态评估.
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