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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明涉及一种基于粒子群算法‑遗传算法的不同健康状态下的锂电池热建模方法，属于电池热建模技术领域，包括以下步骤：S1：进行电池循环老化实验，制备不同健康状态的电池；S2：进行HPPC实验获取不同温度、电流、SOC、SOH下的电池内阻；S3：在不同的工况下进行电池放电实验，采集电池的绝热温升实验数据；S4：采用粒子群算法‑遗传算法进行熵热系数寻优，获得低温、常温以及高温三个温度区间的熵热系数模型；S5：基于步骤S2获得的内阻以及步骤S4获得的熵热系数，构建不同健康状态下的电池热模型。本发明精度高、效率高，并且可以深入理解不同健康状态下锂离子动力电池的热行为。
主权项：1.一种基于粒子群算法-遗传算法的不同健康状态下的锂电池热建模方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：进行电池循环老化实验，制备不同健康状态的电池；S2：进行HPPC实验获取不同温度、电流、SOC、SOH下的电池内阻；S3：在不同的工况下进行电池放电实验，采集电池的绝热温升实验数据；S4：采用粒子群算法-遗传算法进行熵热系数寻优，获得低温、常温以及高温三个温度区间的熵热系数模型；S5：基于步骤S2获得的内阻以及步骤S4获得的熵热系数，构建不同健康状态下的电池热模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 基于粒子群算法-遗传算法的不同健康状态下的锂电池热建模方法
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