सटीक मूल्यांकन के लिए न्यूनतम वर्ग दृष्टिकोण के साथ लिथियम-आयन बैटरी की स्वास्थ्य स्थिति का अनुमान लगाना

लिथियम-आयन (Li-ion) बैटरी विभिन्न उद्योगों और अनुप्रयोगों में अपनी अद्वितीय विशेषताओं और फायदों के कारण लगातार महत्वपूर्ण होती जा रही हैं। बैटरी प्रबंधन प्रणाली (BMS) एल्गोरिदम का उपयोग बैटरियों के प्रदर्शन और सुरक्षा की निगरानी, नियंत्रण और ऑप्टिमाइज़ करने के लिए किया जाता है। इन एल्गोरिदम को उनके प्राथमिक कार्यों और विशेषताओं के आधार पर कई प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है। चार्ज की स्थिति (SoC) अनुमान लगाने वाले एल्गोरिदम जैसे कौलंब गिनती, ओपन-सर्किट वोल्टेज विधियाँ और मॉडल-आधारित एल्गोरिदम। यह पत्रलिखने में न्यूनतम वर्ग दृष्टिकोण का उपयोग करते हुए Li-ion (लिथियम-आयन) सेल के लिए स्वास्थ्य स्थिति (SoH) के अनुमान के साथ संबंधित है। यह एक गणितीय विधि है जो प्रयोगात्मक डेटा को एक गणितीय मॉडल में फिट करके Li-ion बैटरी की स्वास्थ्य और शेष क्षमता का आकलन करती है। लक्ष्य मॉडल के पूर्वानुमानों और बैटरी के अवलोकित व्यवहार के बीच त्रुटि को न्यूनतम करना है, जिससे इसके SoH का सटीक अनुमान संभव हो सके। प्रदर्शन विशेषताएँ प्राप्त करने के लिए Matlab/Simulink को मॉडल किया गया है।