退役锂离子电池带电状态(SOC)精准估计与原位安全放电技术协同优化研究

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摘要退役电池梯次利用的核心瓶颈在于对退役电池带电状态(SOC)的模糊不清及不当拆解引发的热失控风险。本文在研究退役锂离子电池的SOC精准估计技术与原位安全放电技术基础上,提出一种基于自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)与长短期记忆神经网络(LSTM)融合的SOC联合估计算法,设计了一种基于双向DC-DC变换器的能量回收型主动放电系统,替代传统电阻耗能式放电,实现了能量高效回收与放电过程精确温控,为退役电池绿色、智能、高值化回收提供了有效的技术路径和理论支撑。

作者闫丽君黑中垒

机构地区黄河交通学院

出处《汽车维护与修理》 2026年第5期110-112,共3页 Auto Maintenance & Repair

关键词退役锂离子电池带电状态(SOC)估计原位安全放电协同优化

分类号 TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]

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