11、电动汽车储能系统的评估与发展

电动汽车储能系统的评估与发展

1. 剩余使用寿命（RUL）预测方法

1.1 计算欧姆电阻与状态估计

在计算电池相关参数时，可通过以下公式计算欧姆电阻 (R_{Ohm})：
[R_{Ohm}=\sum_{i = 1}^{N}\hat{R} {i}]
获得 (R {Ohm}) 后，可基于公式 (3.99) 实时计算电池的状态（SOL）。

1.2 RUL 预测策略分类

RUL 预测方法可根据应用的原理和可行条件，分为基于人工智能、基于滤波和基于统计数据驱动的方法，主要策略如下：
- 机器学习方法 ：人工神经网络广泛应用于自学习和自组织，不依赖电池的电化学原理。机器学习算法能根据经验学习并实现更复杂的数据模式。例如，将增量容量分析（ICA）与径向基函数神经网络（RBFNN）模型相结合来评估电池老化。基于电动城市公交车运行数据集的研究表明，该策略的平均预测误差达 4%，所得模型的置信区间为 92%，预测准确率为 90%。
- 自适应滤波方法 ：自适应滤波器是一种数字滤波器，其系数会不断变化，目标是使滤波器收敛到最佳状态。优化目标通常是自适应滤波器输出与所需信号之间误差信号的均方根。当输入数据特性改变时，滤波器会为最新数据生成一组新的系数，从而根据置信区间快速预测系统状态。
- 随机过程方法 ：随机过程方法依赖统计理论，并与其他数学原理相结合。通常分为贝叶斯估计、探地雷达（GPR）和维纳过程（WP）三类。贝叶斯估计需要利用后验预测分布进行预测推断，返回可能的分布点而非固定点预测；G