1. 本选题研究的目的及意义
#本选题研究的目的及意义
随着电动汽车、储能系统等领域的发展，锂离子电池作为一种重要的储能装置，其应用越来越广泛。
电池的荷电状态(SOC)是反映电池剩余电量的重要指标，准确的SOC估计对于电池管理系统(BMS)的安全性和可靠性至关重要。
传统的整阶电池模型在描述电池特性方面存在局限性，无法准确反映电池的非线性特性和动态响应。
2. 本选题国内外研究状况综述
#本选题国内外研究状况综述
锂离子电池SOC估计是电池管理系统(BMS)中的关键技术之一，其准确性直接影响着电池的寿命、安全性和性能。
近年来，随着锂离子电池应用领域的不断扩展，对SOC估计方法的研究也越来越深入。
##2.1国内研究现状
国内学者在锂离子电池SOC估计方面取得了丰硕成果，主要集中在以下几个方面：
1.基于传统整阶模型的SOC估计：国内学者对传统的整阶电池模型进行了深入研究，并结合卡尔曼滤波、粒子滤波、神经网络等方法，开发了多种SOC估计方法。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
#本选题研究的主要内容及写作提纲
##3.1主要内容
本研究主要内容包括以下几个方面：
1.建立分数阶锂离子电池模型：针对锂离子电池的非线性特性，利用分数阶微积分理论建立更精确的电池模型。
该模型将考虑电池内部的电化学过程和热力学特性，能够更准确地描述电池的动态响应。
2.模型参数辨识：采用合适的参数辨识方法，对建立的分数阶电池模型参数进行估计。
4. 研究的方法与步骤
#研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤进行：
1.文献调研：系统性地收集和分析国内外相关文献，掌握锂离子电池建模、SOC估计方法以及分数阶微积分理论的研究进展。
2.分数阶模型建立：基于分数阶微积分理论，考虑锂离子电池的电化学特性和热力学特性，建立分数阶电池模型。
3.模型参数辨识：利用实验数据，结合优化算法，对建立的分数阶模型参数进行辨识。
5. 研究的创新点
#研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将分数阶微积分理论应用于锂离子电池建模，建立更精确的电池模型，能够更好地描述电池的非线性特性和动态响应。
2.基于分数阶模型，结合卡尔曼滤波、粒子滤波、神经网络等状态估计方法，开发了更准确、更可靠的锂离子电池SOC估计方法。
3.通过仿真实验验证了分数阶模型在SOC估计中的优越性，为锂离子电池管理系统(BMS)的安全性和可靠性提供了新的理论依据。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 李亚楠, 刘洪涛, 曹建华, 等. 基于分数阶模型的锂离子电池SOC估计方法[J]. 电池, 2021, 51(10): 1602-1607.
[2] 杨永平, 刘建勋, 张永明, 等. 基于分数阶微积分理论的锂离子电池SOC估算方法研究[J]. 电源技术, 2022, 46(6): 1249-1253.
[3] 杨晓, 陈晓阳, 黄志高, 等. 基于分数阶模型的锂离子电池SOC估计方法研究[J]. 电源技术, 2021, 45(7): 1555-1559.
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