| 张磊光,曹宇,陈海涛.基于数字孪生技术的电动汽车电池储能系统的状态检测方法[J].电工技术,2024(24):65-69 |
| 基于数字孪生技术的电动汽车电池储能系统的状态检测方法 |
|
| |
| DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2024.24.016 |
| 中文关键词: 电池储能系统 机器学习 电动汽车 数字孪生 |
| 英文关键词: |
| 基金项目: |
|
| 摘要点击次数: 30 |
| 全文下载次数: 0 |
| 中文摘要: |
| 在电动汽车领域，电池储能系统的高效管理和状态监测是确保车辆性能和安全的关键，然而电池性能的复杂性和动态变化使得传统的状态监测方法难以满足日益增长的精确度要求。对此，提出一种创新的基于数字孪生技术的电动汽车电池储能系统状态检测方法。首先，设计并构建了电池储能系统的数字孪生模型，该模型能够精确模拟电池的物理结构和化学性质。通过与实体系统的本地控制器相结合，数字孪生模型不仅实现了数据的实时采集和处理，还提供了状态估计和系统保护等关键功能。进一步地，利用云平台收集和存储了大量电池运行数据，并通过机器学习算法对数字模型进行参数优化，以提高状态估计的准确性。优化后的结果能够实时反馈至数字孪生模型，实现对电池储能系统状态的精确监测，包括荷电和健康状态的检测。仿真实验验证了所提方法的有效性，证明了数字孪生技术在电动汽车电池储能系统状态检测中的必要性和优越性，为实现电池储能系统的安全可靠运行提供了有力的技术支持。 |
| 英文摘要: |
| |
| 查看全文 查看/发表评论 下载PDF阅读器 |
