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A Data-Driven Bias-Correction-Method-Based Lithium-Ion Battery Modeling Approach for Electric Vehicle Applications

机译:基于数据驱动的偏差校正方法的电动汽车锂离子电池建模方法

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摘要

Due to the inconsistent and varied characteristics of lithium-ion battery (LiB) cells, battery pack modeling remains a challenging problem. To model the operation of each cell in the battery pack, considerable work effort and computation time are needed. This paper proposes a data-driven bias-correction-based LiB modeling method, which can significantly reduce the computation work and remain good model accuracy.
机译:由于锂离子电池(LiB)电池的特性不一致和变化,电池组建模仍然是一个具有挑战性的问题。为了对电池组中每个电池的运行建模,需要大量的工作量和计算时间。本文提出了一种基于数据驱动的基于偏差校正的LiB建模方法,该方法可以显着减少计算工作量并保持良好的模型精度。

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