【摘 要】
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在大规模储能产业迅猛发展及退役车用动力电池数量逐年增长的背景下,阐述了梯次利用电池及其储能应用场景,以及梯次利用电池健康状态估算的重要性。介绍了影响电池健康状态的几种因素,将电池直流内阻、放电倍率及表面温度作为输入构建了3层反向传播(BP)神经网络。试验表明:在30块梯次利用电池的样本训练下,网络能够有效收敛且对梯次利用电池健康状态的计算误差在3%内,根据BP神经网络估算电池健康状态具有一定的可行性,该方法对梯次利用电池的分选以及储能应用具有重大意义。
【机 构】
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南方电网调峰调频发电有限公司,先进储能技术联合实验室,杭州高特电子设备股份有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB0905300,2018YFB0905305)。
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在大规模储能产业迅猛发展及退役车用动力电池数量逐年增长的背景下,阐述了梯次利用电池及其储能应用场景,以及梯次利用电池健康状态估算的重要性。介绍了影响电池健康状态的几种因素,将电池直流内阻、放电倍率及表面温度作为输入构建了3层反向传播(BP)神经网络。试验表明:在30块梯次利用电池的样本训练下,网络能够有效收敛且对梯次利用电池健康状态的计算误差在3%内,根据BP神经网络估算电池健康状态具有一定的可行性,该方法对梯次利用电池的分选以及储能应用具有重大意义。
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