3499拉斯维加斯下载教师在能源领域权威期刊《Energy》发表高水平研究成果

发布时间:2024-05-03浏览次数:55

作者:聂文艳  审核:黄凯峰  上传:梁诚  发布:唐莹

近日,3499拉斯维加斯下载-(中国)有限公司自动化专业教师封居强博士在能源领域权威期刊《Energy》(JCR、中科院双一区Top期刊,2023年影响因子9)发表题为“A novel feature optimization and ensemble learning method for state-of-health prediction of mining lithium-ion batteries”论文。该成果是封居强自2023年10月以来又一篇发表关于矿用锂离子电池安全管理技术问题的TOP期刊论文。

该工作主要对228Ah矿用锂离子电池进行不同温度下的加速老化试验,并提出一种采用健康特征(HFs)优化和集成学习方法的SOH预测。该试验填补了大容量矿用锂离子电池领域的数据空白,研究内容为矿用电池健康管理提供坚实的技术支持。数据集公开于:https://orcid.org/0000-0002-1819-0901,以便任何对本研究感兴趣的读者轻松访问。

论文信息

加速老化试验的示意图


SSA优化SVM-LSTM集成学习方法的思维导图

基于该数据集,封居强同时在《Journal of The Electrochemical Society》(2023年影响因子3.9)期刊发表“A novel state-of-health prediction and assessment strategies for high-capacity mining lithium-ion batteries based on multi-indicator”论文。该工作针对SOH评估方法存在标准不统一、预测模型准确性有限等问题,提出一种新颖的SOH预测和评估策略。该策略考虑能量、功率、剩余寿命等因素,根据电池在不同阶段表现出的特性选择合适的判断机制。SOH预测的结果更加保守可靠,为以锂离子电池为动力系统的采矿设备安全运行提供了坚实的保障。


论文信息


一种新颖的SOH预测和评估策略思维导图

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