Prédiction en ligne de la capacité et de la durée de vie utile restante des batteries lithium-ion basée sur un algorithme d'estimation simultanée des entrées et de l'état

Pour les batteries lithium-ion utilisées dans les véhicules électriques, la prédiction précise de la capacité et de la durée de vie utile restante en ligne est extrêmement importante. Cependant, la plupart des travaux de recherche se concentrent sur la précision de la prédiction mais négligent la complexité de l'environnement de test, ce qui fait que de nombreuses méthodes montrent une faible robustesse en application. Pour résoudre ce problème, dans cet article, nous introduisons d'abord l'algorithme d'estimation simultanée des entrées et de l'état dans la prédiction en ligne de l'état de charge et de la capacité, et combinons le filtre de particules étendu de Gauss-Hermite pour prédire la durée de vie utile restante. En fixant différents gradients de bruit d'état dans les expériences, l'algorithme proposé démontre la meilleure précision et robustesse par rapport à d'autres algorithmes. Grâce à l'authentification à deux facteurs dans les simulations, l'erreur maximale d'estimation de capacité est de 35 mAh. Pour la prédiction de la durée de vie utile restante, l'erreur relative minimale de la méthode proposée est de 0,4 %. Par conséquent, la haute précision et la forte robustesse de l'algorithme proposé sont vérifiées.