基于神经网络模型的磷酸铁锂电池老化研究任务书

 2021-12-28 08:12

全文总字数:1696字

1. 毕业设计(论文)主要内容:

随着电动汽车的发展以及新能源的大规模接入电网,作为储能单元的锂离子电池应用也越来越广泛,市场规模也在不断增长。锂电池在使用过程中,对于其健康状态(state of health,SOH)的准确估计非常重要,因为SOH直接关系到电池安全使用。电池最大容量(Ah)是衡量电池老化状态的一个重要标准,基于此,本课题将基于3.2Ah磷酸铁锂电池进行电池的老化研究,通过电池的1-150S恒流充放电数据,进行电池最大容量预测,使得电池容量预测的平均误差小于5%。

(1) 了解锂离子电池模型;

(2) 了解电池老化基本原理;

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

(1)翻译与本课题相关的英文资料(不少于5000中文字符);

(2)查阅文献资料,撰写开题报告(不少于5000中文字符);

(3)熟悉锂离子的电路模型以及电池老化原理;

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

1-2周,查阅国内外相关资料,做好阅读笔记,做好外文翻译,并做好开题报告;

3-6周,了解锂离子的电池模型;了解电池老化的原理

7-10周,建立电池老化模型

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4. 主要参考文献

[1] Han, Xuebing , et al. A comparativestudy of commercial lithium ion battery cycle life in electric vehicle:Capacity loss estimation[J] Journal of Power Sources, 2014, 268: 658-669.

[2] D. Guo, G. Yang, X. Zhou, L. Luand M. Ouyang, Parameter Identification Method for Fractional-order Model ofLithium-ion Battery[C], 2018 IEEE International Power Electronics and Application Conferenceand Exposition (PEAC), Shenzhen, 2018: 1-6.

[3]X. Liu et al. BP Neural Network Model of Lithium-iron Phosphate BatteryBased on Step-discharge Current Response[C], 2018 IEEE InternationalPower Electronics and Application Conference and Exposition (PEAC), Shenzhen,2018: 1-6.

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