《电工电能新技术杂志》发表论文赏析
作者:张荣达, 任佳乐,, 刘素贞,
单位:1. 国家电投集团河北电力有限公司, 河北 石家庄 050000;
2. 省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学), 天津 300130;
3. 河北省电磁场与电器可靠性重点实验室(河北工业大学), 天津 300130
摘要:由于磷酸铁锂电池开路电压与SOC之间曲线较为平坦,电信号对于SOC变化敏感度较低,严重影响估算精度。超声技术可以检测因材料物理性质改变而引起的电池声学特性差异,进而表征电池状态。本文提出一种基于高相关超声特征及Apollo优化算法的BiGRU网络模型的磷酸铁锂电池SOC估算方法。首先,开展电池充放电过程中超声检测实验,基于波形和统计角度提取并选择高相关性超声时频域特征;然后,对比多种先进数据驱动模型及优化算法,研究基于Apollo-BiGRU深度网络模型的SOC估算方法;最后,在不同电流倍率下实现该方法的准确性和可靠性验证。研究结果表明,不同电流倍率下SOC估算的平均绝对误差和均方根误差分别低于1.26%和1.46%,验证了该方法的可行性。
关键词:磷酸铁锂电池; 荷电状态估算; 超声特征; Apollo-BiGRU; 不同倍率
基金资助:国家自然科学基金项目(51977058)、河北省自然科学基金项目(E2024202010)