【摘 要】
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锂电池作为新型电力系统储能电站的重要组成部分，在其工作过程中需要对电池电量即荷电状态实时估计，避免储能锂电池出现过充电与过放电等故障，为储能系统带来安全隐患。为了准确估计电池荷电状态（SOC），文中基于电化学阻抗谱（EIS）对宽温度范围内不同荷电状态的锂电池进行测试和研究，提出了一种基于电化学阻抗谱的宽温度范围下的锂电池SOC估计方法。实验结果表明，在正常工作温度（15～45℃）范围内，10 Hz
【机 构】
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贵州电网有限责任公司电力科学研究院
【基金项目】
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南方电网有限责任公司科技项目（GZKJXM20210373）；
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锂电池作为新型电力系统储能电站的重要组成部分，在其工作过程中需要对电池电量即荷电状态实时估计，避免储能锂电池出现过充电与过放电等故障，为储能系统带来安全隐患。为了准确估计电池荷电状态（SOC），文中基于电化学阻抗谱（EIS）对宽温度范围内不同荷电状态的锂电池进行测试和研究，提出了一种基于电化学阻抗谱的宽温度范围下的锂电池SOC估计方法。实验结果表明，在正常工作温度（15～45℃）范围内，10 Hz ～1 000 Hz频带内阻抗幅值在不同温度下可以有效表征电池SOC，而阻抗相位基本不随电池SOC变化而变化。通过对比不同温度与不同SOC下的阻抗幅值与相位，本文选取了10 Hz、100 Hz、1 000 Hz作为特征频率，将三个频率下阻抗幅值及环境温度作为输入参量，结合深度神经网络算法（DNN）实现了锂电池的SOC估计。结果表明，文中建立的SOC估计模型能够将估计误差控制在4%以内，可有效为锂电池SOC估计提供参考，提高新型电力系统储能电站的设备管理水平。
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