电工电能新技术

作者：张荣达1， 任佳乐2，3， 刘素贞2，3

单位：1. 国家电投集团河北电力有限公司， 河北 石家庄 050000；
2. 省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室（河北工业大学）， 天津 300130；
3. 河北省电磁场与电器可靠性重点实验室（河北工业大学）， 天津 300130

关键词：磷酸铁锂电池； 荷电状态估算； 超声特征； Apollo-BiGRU； 不同倍率

基金：国家自然科学基金项目（51977058）、河北省自然科学基金项目（E2024202010）

由于磷酸铁锂电池开路电压与SOC之间曲线较为平坦，电信号对于SOC变化敏感度较低，严重影响估算精度。超声技术可以检测因材料物理性质改变而引起的电池声学特性差异，进而表征电池状态。本文提出一种基于高相关超声特征及Apollo优化算法的BiGRU网络模型的磷酸铁锂电池SOC估算方法。首先，开展电池充放电过程中超声检测实验，基于波形和统计角度提取并选择高相关性超声时频域特征；然后，对比多种先进数据驱动模型及优化算法，研究基于Apollo-BiGRU深度网络模型的SOC估算方法；最后，在不同电流倍率下实现该方法的准确性和可靠性验证。研究结果表明，不同电流倍率下SOC估算的平均绝对误差和均方根误差分别低于1.26%和1.46%，验证了该方法的可行性。

来源：2024年第11期

《电工电能新技术》期刊编辑部

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