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This study compares and analyzes online update techniques, which estimate the parameters of battery equivalent circuit models in real time. Online update techniques, which are based on extended Kalman filter and recursive least square methods, are constructed by considering the dynamic characteristics of batteries. The performance of the online update techniques is verified by simulation and experiments. Each online update technique is compared and analyzed in terms of complexity and accuracy to propose a suitable guide for selecting algorithms on various types of battery applications.
목차
Abstract
1. 서론
2. 배터리 등가 회로 모델 선정 및 파라미터 추출
3. 온라인 업데이트를 위한 오차 보정 알고리즘 구현
4. 검증
5. 결론
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
W. Zhang / 2015 / Adaptive unscented kalman filter based state of energy and power capability estimation approach for lithium-ion battery / Journal of Power Sources 289:50~62
L. Lu / 2013 / A review on the key issues for lithium-ion battery management in electric vehicles / Journal of Power Sources 226:272~288
G. L. Plett / 2004 / High-performance battery-pack power estimation using a dynamic cell model / IEEE Transactions on Vehicular Technology 53(5):1586~1593
A. P. Schmidt / 2010 / Experiment-driven electrochemical modeling and systematic parameterization for a lithium-ion battery cell / Journal of Power Sources 195(15):5071~5080
T. Kim / 2011 / A hybrid battery model capable of capturing dynamic circuit characteristics and nonlinear capacity effects / IEEE Transactions on Energy Conversion 26(4):1172~1180
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G. L. Plett / 2004 / High-performance battery-pack power estimation using a dynamic cell model / IEEE Transactions on Vehicular Technology 53(5):1586~1593
A. P. Schmidt / 2010 / Experiment-driven electrochemical modeling and systematic parameterization for a lithium-ion battery cell / Journal of Power Sources 195(15):5071~5080
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