三元锂离子电池健康状态仿真开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着电动汽车、便携式电子设备和储能系统的快速发展，三元锂离子电池作为一种高能量密度、长循环寿命的储能器件，得到了越来越广泛的应用。

电池的健康状态(stateofhealth,soh)是指电池保持其初始容量和性能的能力，是评估电池可靠性和剩余寿命的重要指标。

准确预测和估计电池的soh对于保障电池系统的安全运行、延长电池使用寿命和优化电池管理策略至关重要。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者对锂离子电池健康状态仿真进行了大量的研究，并取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

国内学者在锂离子电池健康状态仿真方面做了大量研究，特别是在数据驱动模型方面取得了显著进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题将针对三元锂离子电池健康状态仿真问题，围绕以下几个方面展开研究：
1.三元锂离子电池老化机理及特性分析：深入研究三元锂离子电池的老化机理，包括sei膜生长、电解液分解、活性物质损失等，分析电池在不同老化阶段的性能衰退规律，为建立准确的电池模型提供理论基础。

2.电池健康状态特征参数提取：研究电池容量衰减、内阻增长等与电池soh相关的特征参数，分析不同特征参数对soh的敏感性，并采用合适的特征提取方法，为soh仿真模型提供输入数据。

3.基于数据驱动的电池健康状态仿真模型：研究基于支持向量机、神经网络等数据驱动方法的电池soh仿真模型，通过训练大量的电池数据，建立电池soh与特征参数之间的非线性映射关系，实现对电池soh的准确预测。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、仿真建模和实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解三元锂离子电池健康状态仿真领域的最新研究进展、现有方法的优缺点以及未来的研究方向，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.模型构建：基于三元锂离子电池的老化机理和特性，建立电池的数学模型，包括数据驱动模型和机理模型。

数据驱动模型将采用机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，通过训练大量的电池数据，建立电池soh与特征参数之间的映射关系。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.结合数据驱动和机理分析，构建高精度、强泛化能力的三元锂离子电池soh仿真模型。

2.提出基于多特征融合的电池soh预测方法，提高模型对电池老化状态的敏感性。

3.开发基于仿真模型的电池soh在线估计方法，为电池管理系统提供实时、准确的soh信息。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 孙逢春,王栋,何洪文,等.锂离子电池健康状态估计综述[j].控制与决策,2015,30(03):385-394.

[2] 肖雨,田文,胡浩,等.锂离子电池组健康状态估计方法综述[j].电源技术,2020,44(08):1347-1352 1358.

[3] 张爽,张剑,王志刚,等.锂离子电池健康状态估计方法研究综述[j].电子学报,2021,49(08):1571-1584.