本發明涉及電池狀態參數估計及SOX預測技術領域,提供了基于數字孿生的鋰電池EIS和SOH估計方法。該方法包括:構建基于分數階微分方程的鋰電池云端數字孿生模型,通過車載TBOX將電壓傳感器開路電壓和電流傳感器采集的工作電流的孿生數據不斷傳輸至云端服務器中,對狀態參數進行的迭代優化;構建狀態參數濾波器,獲得預估電化學阻抗譜;建立鋰電池電化學阻抗增長的回歸模型,將其引入非參數化的粒子濾波器框架,對鋰電池的SOH進行估算,獲得鋰電池的SOH。本發明檢測精度高,為電池最大輸出功率SOP的計算提供參考,提升對狀態參數和電池健康度的估算精度,能夠準確地模擬電池的衰退變化過程。
聲明:
“基于數字孿生的鋰電池EIS和SOH估計方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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