锂离子电池

针对电动汽车，开展了锂离子电池容量衰减仿真研究。

这份数据集源自NASA艾姆斯卓越预测中心（PCoE）的定制电池预测测试台，记录了锂离子电池在不同温度下通过充电、放电和电化学阻抗谱三种操作曲线的运行情况。在不同电流负载水平下进行放电，直至电池电压降至预设的电压阈值。一些电池甚至低于OEM建议的2.7V阈值，引发深层放电老化效应。通过重复的充电和放电循环，电池加速老化，直至达到使用寿命（EOL）标准，即额定容量降低30%（从2 Ah降至1.4 Ah），实验终止。

本项目探索有效的功能选择方法，以提高锂离子电池健康状况评估的准确性。为此，项目采用相关系数分析、主成分分析和数据整理等方法构建新的特征指标，并利用这些指标预测电池容量衰减趋势。 方法 项目主要采用 C# 和 MATLAB 语言进行数据提取和自动化处理。特征工程主要采用以下算法和方法： 皮尔逊相关系数 主成分分析 数据整理 构建的预测模型采用以下算法： 支持向量回归 决策树 随机森林 K 最近邻 极限学习机 注意事项 在进行主成分分析之前，务必对数据进行标准化处理。 根据容量标签列对数据进行降序排序至关重要，以确保模型能够预测电池容量的平滑衰减曲线，避免出现容量预测值在高低值之间频繁波动的情况。 由于该项目受工业保密协议约束，具体结果不予公开。

Rodney Tan (PhD)开发的锂电池充电器模块1.00版（2019年8月）包含两个阶段的锂离子电池充电过程。该充电器首先以恒定电流（CC）模式接收充电电流（A），当电池达到设定的恒定电压时，转换至饱和充电（CV）恒定电压模式。

利用SC电流和OC电压对PV电池进行建模是一种常见的方法。

关于电池模型PMSM的信息，可以参考相关书籍资源。

利用MATLAB对光伏电池进行建模

该资源提供工程用光伏电池的Matlab Simulink仿真模型，可用于模拟和分析光伏电池的特性和性能。

Matlab应用-电池模型开发。用于电池类型的连接。

分析了三个光伏电池仿真模型：pvmodule.mdl、MSX60.m 和 untitl.mdl，并对模型结构、参数和应用场景进行了比较研究。