近期，我院电力安全评价与智能装备所教师乌江副教授撰写的题为《A fusion algorithm of multidimensional element space mapping architecture for SOC estimation of lithium-ion batteries under dynamic operating conditions》（DOI：10.1016/j.energy.2024.133467）在《Energy》（中科院分区：1区TOP）上发表。
该文介绍了一种名为“多维元素空间映射架构（Multidimensional Elemental Space Mapping Architecture，MESMA）”的新型荷电状态（State of Charge，SOC）估算方法，该方法将电池等效电路模型与数据驱动方法相结合，以解决复杂条件和高维输入数据相关性下的适应性问题。首先，采用包含遗忘因子的最小二乘法确定电池电路模型参数，并分析模型参数与SOC的相关性。随后，引入特征融合算法，利用原始电压和电流数据以及电路模型参数作为卷积神经网络模型的输入，输出与SOC高度相关的空间变量。最后，利用XGBoost模型进行电池SOC估算。利用来自FUDS、Mixed-1等公开单一条件和混合条件数据集的实验数据，验证了MESMA的有效性和适应性。结果明确表明，MESMA能在不同的运行条件下准确估计锂离子电池的SOC。此外，它还在不同温度下表现出卓越的适应性和稳定性，能有效捕捉SOC趋势，为不同应用工况下的动力汽车电池管理系统提供了有效的数据支撑。
乌江，男，1986年，副教授，硕士生导师，电力安全评价与智能装备所副所长，电气工程及其自动化专业负责人。2014年获西安交通大学电气工程专业博士学位，2014至2019年于西安交通大学从事博士后研究工作，2019年来我校电子信息学院电气工程系工作。近年来，主持国家自然科学基金青年项目、中国博士后科学基金面上项目、陕西省产学研协同计划，以及参与陕西省自然科学基础研究重点项目等多项横纵科研项目，以第一/通讯作者在Energy、Journal of Energy Storage、AIP Advances、IEEE T. DEI、高电压技术等国内外重要期刊发表多篇学术论文，其中SCI收录7篇，EI收录10余篇。主要研究方向：储能锂电池状态评估技术，以及极端环境下卫星介质充放电特性研究。
撰稿：纪超
审核：张蕾
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