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基于神经网络与滑模观测器的锂电池SoH-SoC联合估计.pdf

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    摘要

    随着电动汽车与可再生能源存储系统的快速发展，锂电池由于其高能量密度

    和长循环寿命而成为首选的能源存储解决方案。然而，电池性能会随使用时间和

    条件不断变化，精确评估电池的健康状态（StateofHealth,SoH）和荷电状态（State

    ofCharge,SoC）对于确保电池安全运行、延长使用寿命、提高能量利用效率具有

    至关重要的意义。由于电池老化机制的复杂性和外部工作条件的多变性，开发一

    套准确、可靠的电池SoH-SoC估计方法对于电池管理系统（BatteryManage

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