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저자정보
Shun-Li Wang (Southwest University of Science and Technology) Chun-Mei Yu (Southwest University of Science and Technology) Carlos Fernandez (Robert Gordon University) Ming-Jie Chen (Southwest University of Science and Technology) Gui-Lin Li (Southwest University of Science and Technology) Xiao-Han Liu (Southwest University of Science and Technology)
저널정보
전력전자학회 JOURNAL OF POWER ELECTRONICS JOURNAL OF POWER ELECTRONICS Vol.18 No.4
발행연도
2018.7
수록면
1,127 - 1,139 (13page)

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A reduced particle-unscented Kalman filter estimation method, along with a splice-equivalent circuit model, is proposed for the state-of-charge estimation of an aeronautical lithium-ion battery pack. The linearization treatment is not required in this method and only a few sigma data points are used, which reduce the computational requirement of state-of-charge estimation. This method also improves the estimation covariance properties by introducing the equilibrium parameter state of balance for the aeronautical lithium-ion battery pack. In addition, the estimation performance is validated by the experimental results. The proposed state-of-charge estimation method exhibits a root-mean-square error value of 1.42% and a mean error value of 4.96%. This method is insensitive to the parameter variation of the splice-equivalent circuit model, and thus, it plays an important role in the popularization and application of the aeronautical lithium-ion battery pack.
#Lithium-ion battery pack #Reduced particle-unscented Kalman filter #Splice-equivalent circuit model #State of balance #State-of-charge estimation

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. MATHEMATICAL ANALYSIS
III. EXPERIMENTAL RESULTS AND DISCUSSION
IV. CONCLUSIONS
REFERENCES

참고문헌 (31)

참고문헌 신청
A. Bartlett, J. Marcick, S. Onori, G. Rizzoni, X. G. Yang, and T. Miller, “Electrochemical model-based state of charge and capacity estimation for a composite electrode lithium-ion battery,” IEEE Trans. Contr. Syst. Technol., Vol. 24, No. 2, pp. 384-399, Mar. 2016. T. Bruen and J. Marco, “Modelling and experimental evaluation of parallel connected lithium ion cells for an electric vehicle battery system,” J. Power Sources, Vol. 310, pp. 91-101, Apr. 2016. Q. Y. Chen, J. C. Jiang, S. J. Liu, and C. P. Zhang, “A novel sliding mode observer for state of charge estimation of EV lithium batteries,” J. Power Electron., Vol. 16, No. 3, pp. 1131-1140, May 2016. X. P. Chen, W. X. Shen, M. X. Dai, Z. W. Cao, J. Jin, and A. Kapoor, “Robust adaptive sliding-mode observer using RBF neural network for lithium-ion battery state of charge estimation in electric vehicles,” IEEE Trans. Veh. Technol., Vol. 65 No. 4, pp. 1936-1947, Apr. 2016. X. J. Dang, L. Yan, K. Xu, X. R. Wu, H. Jiang, and H. X. Sun, “Open-circuit voltage-based state of charge estimation of lithium-ion battery using dual neural network fusion battery model,” Electrochimica Acta, Vol. 188, pp. 356- 366, Jan. 2016.

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