電気自動車におけるバッテリー健康状態推定のためのバッテリーモデルパラメータ特定アルゴリズムのクラウドベースの最適化

接続性とクラウドコンピューティングは、電気モビリティの未来における重要な要素です。これにより、メーカーは高度なフリート管理および予測診断サービスを提供できます。特に、クラウドコンピューティングはデータの可用性を大幅に向上させ、電気自動車のリチウムイオンバッテリーのためのより複雑で正確な状態推定アルゴリズムの使用を可能にします。本論文では、2-RC等価回路バッテリーモデルのパラメータを推定するための移動ウィンドウ最小二乗法アルゴリズムの調整手順を提示します。この調整手順は、テスト車両から収集された実データを使用し、Stellantis-CRFクラウドにアップロードされます。調整されたアルゴリズムは、8ヶ月の道路試験に適用され、非常に小さな推定誤差を示しました。誤差は他の文献データと比較可能であり、文献の結果が実験室テストで得られた場合でも同様です。推定されたモデルパラメータは時間を通じて追跡され、バッテリーの劣化の最初の兆候を示すには十分に正確であるようです。