基于 Koopman 模态的锂离子电池组内部短路检测
系统与控制
2024-12-18 v1 系统与控制
摘要
对锂离子电池组内部短路（ISC）的监测对于安全运行、最佳性能和延长电池组寿命至关重要。由于电池组内某一模块中的 ISC 最终可能导致热失控，因此检测其早期发作至关重要。然而，电池模型的不准确性和老化变异性，以及缺乏充足的 ISC 数据集，给基于模型的方法和数据驱动方法带来了诸多挑战。因此，在本文中，我们提出了一种用于电池组的无模型、基于 Koopman 模态的模块级 ISC 检测算法。该算法采用两种并行的 Koopman 模态生成方案与 Arnoldi 算法，以捕捉存在 ISC 时 Koopman 模态统计量中基于 Kullback-Leibler 散度的分布偏差。我们提出的算法利用模块级电压测量，无需使用特定的电池模型或使用历史电池数据进行预训练，即可准确识别电池组中发生短路的电池模块。此外，我们展示了在静置和充电两种条件下短路电池模块检测的两个案例研究。仿真结果说明了所提出算法对 ISC 的敏感性及其对测量噪声的鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2412.13115,
title = {Koopman Mode-Based Detection of Internal Short Circuits in Lithium-ion Battery Pack},
author = {Sanchita Ghosh and Soumyoraj Mallick and Tanushree Roy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.13115},
year = {2024}
}