Методика определения работоспособности и остаточного ресурса тяговой аккумуляторной батареи электромобиля на основе нейросетевого подхода
Аннотация
Существует объективная проблема определения текущей работоспособности и остаточного ресурса тяговой аккумуляторной батареи (АКБ) электромобиля на который оказывают значительное влияние внешние факторы: температура окружающей среды, рельеф местности, оценка дорожного покрытия, технология зарядки, квалификация водителя. В данной статье рассмотрены методы определения остаточного ресурса (RUL) и текущей работоспособности (SOH) тяговой АКБ электромобиля. Предложена методика определения работоспособности и остаточного ресурса тяговой АКБ электромобиля на основе нейросетевого подхода, учитывающая внешние факторы.
Об авторах
Ю. Н. Кацуба
Санкт-Петербургский
горный университет императрицы Екатерины II
Россия
Россия
кандидат технических наук., доцент
М. Е. Кочегаров
Санкт-Петербургский горный университет
императрицы Екатерины II
Россия
Россия
Аспирант
Список литературы
1. Сегмент SUV захватил лидерство в парке электрокаров и гибридов [Электронный ресурс] // Автостат: сайт. – URL: https://www.autostat.ru/infographics/58503/ (дата обращения: 15.04.2025)
2. В России зарегистрировано 90 тысяч электрокаров и гибридов [Электронный ресурс] // Автостат: сайт. – URL: https://www.autostat.ru/infographics/58435/ (дата обращения: 15.04.2025)
3. Продажи электромобилей в России [Электронный ресурс] // Автостат: сайт. – URL: https://www.autostat.ru/infographics/57785/ (дата обращения: 15.04.2025)
4. Sadegh Kouhestani, H., Yi, X., Qi, G., Liu, X., Wang, R., Gao, Y., Yu, X., & Liu, L. (2022). Prognosis and Health Management (PHM) of Solid-State Batteries: Perspectives, Challenges, and Opportunities. Energies, 15(18), 6599. https://doi.org/10.3390/en15186599
5. Zhao, J., Zhu, Y., Zhang, B., Liu, M., Wang, J., Liu, C., & Hao, X. (2023). Review of State Estimation and Remaining Useful Life Prediction Methods for Lithium–Ion Batteries. Sustainability, 15(6), 5014. https://doi.org/10.3390/su15065014
6. Akbar, K., Zou, Y., Awais, Q., Baig, M. J. A., & Jamil, M. (2022). A Machine Learning-Based Robust State of Health (SOH) Prediction Model for Electric Vehicle Batteries. Electronics, 11(8), 1216. https://doi.org/10.3390/electronics11081216
7. Huang, S.-C., Tseng, K.-H., Liang, J.-W., Chang, C.-L., & Pecht, M. G. (2017). An Online SOC and SOH Estimation Model for Lithium-Ion Batteries. Energies, 10(4), 512. https://doi.org/10.3390/en10040512
8. X. Cui and T. Hu, "State of Health Diagnosis and Remaining Useful Life Prediction for Lithium-ion Battery Based on Data Model Fusion Method," in IEEE Access, vol. 8, pp. 207298-207307, 2020, https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3038182
9. Ming-Feng Ge, Yiben Liu, Xingxing Jiang, Jie Liu, A review on state of health estimations and remaining useful life prognostics of lithium-ion batteries, Measurement, 174, 2021, 109057, ISSN 0263-2241, https://doi.org/10.1016/j.measurement.2021.109057
10. Kocsis Szürke, S., Sütheö, G., Apagyi, A., Lakatos, I., & Fischer, S. (2022). Cell Fault Identification and Localization Procedure for Lithium-Ion Battery System of Electric Vehicles Based on Real Measurement Data. Algorithms, 15(12), 467. https://doi.org/10.3390/a15120467
11. Natthida Sukkam, Thossaporn Onsree, Nakorn Tippayawong; Overview of machine learning applications to battery thermal management systems in electric vehicles. AIP Conf. Proc. 17 November 2022; 2681 (1): 020004. https://doi.org/10.1063/5.0115829
Рецензия
Для цитирования:
Кацуба Ю.Н., Кочегаров М.Е. Методика определения работоспособности и остаточного ресурса тяговой аккумуляторной батареи электромобиля на основе нейросетевого подхода. Социально-экономические и технические системы: исследование, проектирование, оптимизация. 2025;(3):52-59.
For citation:
Katsuba Y.N., Kochegarov M.E. A method for determining the operability (SOH) and residual resource (rul) of an electric vehicle traction battery based on a neural network approach. Social-economic and technical systems: research, design and optimization. 2025;(3):52-59. (In Russ.)
Просмотров:
18
Послать статью по эл. почте 