I nte rna t io na l J o urna l o f   Appl ied P o wer   E ng i neer ing   ( I J AP E )   Vo l.  1 5 ,   No .   1 Ma r ch   20 2 6 ,   p p .   4 6 ~ 5 8   I SS N:  2252 - 8 7 9 2 DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijap e . v 1 5 . i 1 . pp 4 6 - 5 8           46       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : // ija p e. ia esco r e. co m/   Ro bust S O esti ma tion for lit hiu m - io n batt eries u nder f a ul ty  cha rg ing  scena rio s usin g  sliding  mo de obs erver  techn iques       So ulef   M a hid din e 1 ,   Ab delg h a ni Dj eddi 2 ,   Dib Dj a lel 2   1 La b o r a t o r y   o f   M i n e ,   D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   E n g i n e e r i n g ,   F a c u l t y   o f   S c i e n c e   a n d   Te c h n o l o g y ,   La r b i   Te b e ss i   U n i v e r si t y ,   Te b e ssa ,   A l g e r i a   2 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g ,   F a c u l t y   o f   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   La r b i   T e b e ssi   U n i v e r si t y ,   T e b e ssa,   A l g e r i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Oct  2 6 ,   2 0 2 4   R ev is ed   Au g   1 3 ,   2 0 2 5   Acc ep ted   Oct  1 6 ,   2 0 2 5       Wi th   th e   g r o win g   d e m a n d   fo r   e l e c tri c   v e h icle s,  e m b e d d e d   e lec tro n ics ,   a n d   re n e wa b le  e n e rg y   a p p li c a ti o n s,   li th iu m - i o n   b a tt e ries   h a v e   b e c o m e   a n   e ss e n ti a c o m p o n e n t   i n   m o d e rn   e n e rg y   sto ra g e   sy ste m s.  Ac c u ra t e   sta te  o f   c h a rg e   (S OC)  e stim a ti o n   is  c ru c i a fo e n su ri n g   b a tt e ry   re li a b il it y ,   lo n g e v it y ,   a n d   sa fe ty ,   p a rti c u larl y   u n d e fa u l ty   c h a rg in g   c o n d it io n s a   c h a ll e n g e   wh e re   m a n y   c o n v e n ti o n a e stim a ti o n   tec h n i q u e fa ll   s h o rt  d u e   to   m o d e li m it a ti o n s   o lac k   o ro b u st n e ss .   In   th is  stu d y ,   we   p ro p o se   a n   a d v a n c e d   S OC es ti m a ti o n   a p p ro a c h   b a se d   o n   a   slid i n g   m o d e   o b se rv e (S M O)  in teg ra ted   wit h   a   th ird - o rd e e q u i v a len c ircu it   m o d e (E CM ).   Un li k e   c o n v e n ti o n a m e th o d s,  wh ich   e it h e fo c u o n   S OC   e stim a ti o n   with o u t   c o n si d e rin g   b a tt e ry   v o lt a g e   o r   a p p ly   S M tec h n iq u e o n ly   to   se c o n d - o rd e m o d e ls,  o u a p p r o a c h   e n h a n c e e stim a ti o n   a c c u ra c y   b y   in c o r p o ra ti n g   a   h ig h e r - o r d e m o d e t h a b e tt e r   c a p tu re th e   c o m p lex   b a tt e r y   d y n a m ics .   Th e   p ro p o se d   m e th o d o lo g y   is  tes ted   u n d e b o t h   n o rm a a n d   fa u lt y   c h a rg in g   c o n d it io n s,  d e m o n stra ti n g   su p e ri o r   p e rfo rm a n c e   in   e stim a ti n g   b o th   S OC  a n d   term in a v o l tag e   o v e e x ten d e d   p e rio d s.  Th e   sim u latio n   re su lt c o n firm  th e   r o b u st n e ss   o th e   m e th o d ,   with   a c c u ra te  S OC  trac k in g   e v e n   in   th e   p re se n c e   o c h a rg in g   c u rr e n fa u lt s,   m a k in g   it   a   v iab le   so lu ti o n   fo re a l - wo r ld   a p p l ica ti o n in   b a tt e ry   m a n a g e m e n sy ste m (BM S ).   T h is  wo r k   c o n tr ib u tes   t o   im p ro v in g   fa u lt - to lera n S OC  e stim a ti o n   stra teg ie s,  a d v a n c in g   t h e   d e v e l o p m e n o sa fe a n d   m o re   e fficie n e n e rg y   sto ra g e   tec h n o lo g ies .   K ey w o r d s :   E q u iv alen t c ir c u it m o d el   L ith iu m - io n   b atter ies     Sli d in g   m o d o b s er v er   State  esti m atio n   State  o f   ch ar g e   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Dib   Djalel   Dep ar tm en t o f   E lectr ical  E n g i n ee r in g ,   Facu lty   o f   Scien ce   a n d   T ec h n o lo g y ,   L ar b T eb ess i U n iv er s ity   T eb ess a,   Alg er ia   E m ail:  jalel. d ib @ u n iv - teb ess a. d z       1.   I NT RO D UCT I O N   E n v ir o n m en tal  p o llu tio n   r em a in s   cr itical  g lo b al  is s u e,   lar g ely   d u to   em is s io n s   f r o m   c o n v en tio n al   elec tr icity   g en er atio n   a n d   th e r m al  tr an s p o r tatio n   s y s tem s   [ 1 ] ,   [ 2 ] .   I n   r esp o n s e,   th er is   g r o win g   in te r est  in   r en ewa b le  en er g y   an d   elec tr i v eh icles,  wh ich   d ep e n d   o n   ad v an ce d   en er g y   s to r ag tec h n o lo g ies  [ 3 ] ,   [ 4 ] .   L ith iu m - io n   b atter ies,  k n o wn   f o r   th eir   ef f icien cy ,   r ec y clab ili ty ,   an d   s u itab ilit y   ac r o s s   v ar io u s   ap p licatio n s ,   ar ce n tr al  to   th is   tr an s itio n   [ 5 ] ,   [ 6 ] .   Ho wev er ,   s in g le  ce ll  ca n n o m ee elec tr ic  v eh icle  en er g y   d em a n d s ,   n ec ess itatin g   b atter y   p ac k s   an d   r o b u s b atter y   m a n ag em en t s y s tem s   ( B MS)   [ 7 ] - [ 9 ] .   k ey   f u n ctio n   o f   th B MS  is   est im atin g   th s tate  o f   c h ar g ( SOC ) ,   wh ich   ca n n o b d ir ec tly   m ea s u r ed   an d   th u s   r e q u ir es  e s tim atio n   alg o r ith m s   [ 1 0 ] ,   [ 1 1 ] .   T h ese  ar e   ca teg o r ize d   in t o   f o u r   m ain   t y p es:  o p en - lo o p ,   eq u iv ale n cir cu it   m o d el - b ased ,   d ata - d r iv e n ,   a n d   b o o k k ee p in g   esti m atio n   m eth o d s   [ 1 2 ] ,   [ 1 3 ] .   Data - d r iv en   m et h o d s   s u ch   as  n eu r al  n etwo r k s   an d   s u p p o r v ec to r   m ac h i n es  o f f er   h ig h   ac cu r ac y   b u r eq u ir Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       R o b u s t S OC   esti ma tio n   fo r   lith iu m - io n   b a tter ies u n d er fa u lt ch a r g in g   s ce n a r io s   u s in g     ( S o u lef  Ma h i d d in e )   47   s ig n if ican o f f lin tr ai n in g   [ 1 4 ] - [ 1 6 ] .   B o o k k ee p i n g   m eth o d s ,   lik co u lo m b   co u n tin g ,   e s tim ate  SO C   u s in g   ch ar g e/d is ch ar g c u r r en ts   [ 1 7 ] ,   [ 1 8 ] .   Op e n - lo o p   m eth o d s ,   s u ch   as  th o p en - cir cu it  v o ltag e   ( OC V)   tech n iq u e,   ar s im p le  b u u n s u itab le  f o r   r ea l - tim a p p licatio n s   [ 1 9 ] .   E q u iv alen t   cir cu it  m o d el  ( E C M) - b ased   m et h o d s ,   wh ich   o f f er   h ig h   ac cu r ac y ,   m o d el  b atter y   d y n am ics  th r o u g h   r elatio n s h ip s   am o n g   v o l tag e,   cu r r en t,  a n d     OC [ 2 0 ] - [ 2 2 ] .   T h alg o r ith m s   u s in g   eq u iv alen cir c u it  m o d els  in clu d th t r ac e - f r ee   Kalm an   f ilter   [ 2 3 ] .   Ho wev er ,   th is   f ilter   ca n   p r o d u ce   s ig n if ican t   lin ea r   er r o r s   a n d   in s tab ilit y   d u e   to   t h r elia n ce   o n   f ir s t - o r d er   T ay lo r   ex p a n s io n   f o r   n o n lin e ar   f u n ctio n s .   T o   m itig ate  th es is s u es,  th tr ac e - f r ee   Kalm an   f ilter   em p lo y s   a   tr ac e - f r ee   tr an s f o r m   [ 6 ] ,   w h ich   en h a n ce s   esti m atio n   ac cu r ac y   b u t in c u r s   h ig h er   co m p u tatio n al  co s ts .   Up o n   r ev iewin g   th liter atu r e ,   we  id en tifie d   s ig n if ican g ap   in   ac cu r ately   esti m atin g   th SOC   o f   L i - io n   b atter ies  u n d er   b o th   n o r m al  o p er atin g   co n d itio n s   an d   f au lt  s ce n ar io s ,   p ar ticu lar l y   f au lts   r elate d   to   cu r r en t   an o m alies.  M o s ex is tin g   s tu d ies  p r ed o m i n an tly   r ely   o n   s ec o n d - o r d er   e q u iv al en cir cu it  m o d els,   wh ich   co n s tr ain   b o th   th a cc u r ac y   a n d   g en er al   ap p licab ili ty   o f   SOC   esti m atio n   m eth o d s .   T o   a d d r ess   th af o r em en tio n ed   ch allen g es,  v ar io u s   s tu d ies  h av em p lo y e d   s lid in g   m o d o b s er v er s   ( S MO ) ,   wh ich   h av d em o n s tr ated   ef f ec tiv en ess   in   en h an cin g   SOC   esti m atio n .   Ho wev er ,   th eir   p e r f o r m an ce   i s   h ig h ly   d ep e n d en t   o n   th e   ap p r o p r iate  s elec tio n   o f   s witch in g   g ai n s .   T o   im p r o v b o th   ac cu r ac y   a n d   r o b u s tn ess ,   r esear ch er s   h av e   p r o p o s ed   SMO  with   ad a p tiv g ain   m ec h an is m s   an d   tem p er a tu r e - s en s itiv b atter y   m o d els  [ 2 4 ] ,   [ 2 5 ] .   Desp ite   th ese  ad v an ce m en ts ,   m an y   ex i s tin g   ap p r o ac h es  ar s till   lim it ed   b y   th u s o f   lo wer - o r d er   b atter y   m o d els  an d   ca n n o r eliab l y   o p er ate  u n d e r   ch ar g i n g   a n o m alies.  Ad d iti o n ally ,   th e   co m p u tatio n al  co m p lex ity   o f   s o m e   m eth o d s   h am p er s   r ea l - tim d ep lo y m en i n   em b e d d ed   s y s tem s   [ 2 6 ] - [ 2 9 ] .   I n   r esp o n s e ,   th i s   s tu d y   p r o p o s es  an   ef f icien s lid in g   m o d o b s er v er   with   ad ap tiv g ain ,   in teg r ated   in to   th ir d - o r d er   E C to   ca p tu r b atter y   d y n am ics  an d   d if f u s io n   ef f e cts.  Desig n ed   f o r   r o b u s tn ess   u n d e r   cu r r en t - lev el  f au lts ,   it  m ain tain s   SO C   esti m atio n   ac cu r ac y   o v e r   tim e .   f au lt  s ce n ar io   was  s im u lated   to   v alid ate  its   er r o r   d etec t io n   an d   m itig atio n   ca p ab ilit ies in   SOC   es tim atio n .   T h p ap er   in clu d es  in to   s ev er al  s ec tio n s   f o llo win g   th in tr o d u ctio n Sectio n   2   o n   t h s lid in g   m o d e   o b s er v er   d esig n ,   s ec tio n   3   o n   r esu lts   u n d er   n o r m al  an d   f au lt  co n d itio n s ,   s ec tio n   4   co m p ar in g   with   p r ev io u s   s tu d ies,  an d   s ec tio n   5   c o n clu d i n g   with   co n t r ib u tio n s   a n d   f u tu r wo r k .       2.   CO M P AR E H E NS I V E   T H E O RE T I CA L   B A SI S   Acc u r ate  b atter y   m o d elin g   is   ess en tial  f o r   p r ed ictin g   lith iu m - io n   p e r f o r m an ce   in   E Vs  an d   en er g y   s to r ag s y s tem s .   Am o n g   v ar i o u s   m eth o d s ,   E C is   p r ef er r ed   in   B MS  f o r   th eir   b alan c o f   ac c u r ac y   a n d   s im p licity .   T h is   s tu d y   u s es a   th ir d - o r d er   E C with   m u ltip le   R C   b r an ch es to   ca p tu r d if f u s io n   ef f ec ts .     2 . 1 .     B a t t er y   m o delin g   T h is   s tu d y   u s es  ( 3 - R C )   m o d el  f o r   SOC   esti m atio n ,   w h ich   b etter   ca p tu r es  b atter y   d y n am ics  an d   tr an s ien b eh a v io r   th an   th s i m p ler   2 - R C   m o d el.   Desp ite  its   co m p lex ity ,   it  im p r o v es  ac cu r ac y   u n d e r   f au lt   co n d itio n s   an d   s u p p o r ts   r ea l - ti m f au lt d etec tio n   in   B MS.     2 . 1 . 1 .   M o del  d escript io n:  wh en  t he  ba t t er y   is   o pera t ing   n o rm a lly   B atter y   m o d els  v ar y   in   co m p l ex ity   an d   ar ty p ically   class if ied   in to   f o u r   ty p es:  em p ir ical,   eq u iv alen t   cir cu it,  elec tr o ch e m ical,   an d   d ata - d r iv en   m o d els  ( Fig u r e   1 )   [ 2 9 ] .   T h elec tr o ch em ic al  m o d el   d escr ib es  in ter n al  r ea ctio n s   an d   u n d er p i n s   o th er   m o d els.  T h E C s im p lifie s   th ese  r ea ctio n s   u s in g   cir cu it  elem en ts ,   s h ar in g   p ar a m eter s   with   th el ec tr o ch em ical  m o d el  to   ef f ec tiv ely   r ep r esen t b atter y   b eh av io r   [ 3 0 ] .           Fig u r 1 .   T h class if icatio n s   o f   b atter y   m o d ellin g   m eth o d s     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J Ap p l Po wer   E n g Vo l.  1 5 ,   No .   1 ,   Ma r ch   20 2 6 :   4 6 - 5 8   48   Am o n g   v a r io u s   m o d els,  th E C is   wid ely   u s ed   in   B MS  d u to   its   s im p lici ty   an d   lo w   co m p u tatio n al   co s t.  T h is   s tu d y   em p lo y s   th i r d - o r d er   E C [ 3 1 ] .   Fig u r 2   f o r   SOC   esti m atio n   an d   d y n am ic   an aly s is .   T h m o d el  c o n s is ts   o f   an   OC s o u r ce   d e p en d e n t   o n   SOC ,   an   o h m ic  r esis tan ce   ( R ₀)   r ep r esen tin g   in ter n al  lo s s es,  an d   th r ee   R C   p air s   ( R ₁C ₁,   R C ₂,   R C ₃)   to   ca p tu r tr an s ien an d   d if f u s io n   e f f ec ts .   T h b atter y   cu r r en t   ( I _ b at)   f lo ws  th r o u g h   th cir cu it,   in f lu e n cin g   th ter m in al  v o ltag e   ( Vb at) ,   wh ic h   i s   m ea s u r ed   at   th e   o u tp u t.   T h is   co n f ig u r atio n   im p r o v es a cc u r ac y   in   m o d elin g   t h b atter y s   n o n lin ea r .           Fig u r 2 .   E q u iv alen t c ir c u it m o d el  o f   L i - io n   b atter y       T h in ter n al  s tates  o f   th L i - io n   b atter y   a r d escr ib e d   b y   ( 1 ) - ( 3 ) .   T h ese  eq u atio n s   d ef in th b atter y s   in ter n al  b eh av io r .      1  = 1 1 . 1  1   ( 1 )      2  = 2 2 . 2  2   ( 2 )      3  = 3 3 . 3  3   ( 3 )     T h d er iv ativ o f   th SOC   o f   b atter y   with   r esp ec to   tim ca n   b ex p r ess ed   in   ( 4 ) ,   wh er QC   r ep r esen ts   th e   ce ll's   ch ar g ca p ac ity   in   ( Ah ) .      ̇ =    . 3600   ( 4 )     Acc o r d in g   t o   elec tr ical  cir cu it  th eo r y ,   t h v o ltag e   at  th b atte r y   ter m in als ca n   b ex p r ess ed   b y   ( 5 )   an d   ( 6 ).     =  (  ) 0 1 2 3   ( 5 )     =   (  ) + 1 + 2 + 3     0   ( 6 )     2 . 1 . 2 .     M o del descript io n:  wi t h c urre nt  f a ult   An y   u n e x p ec ted   b eh av i o r   in   a   co n tr o lled   p r o ce s s   is   co n s id e r ed   f a u lt.  I n   b atter ies,  f au lts   ca n   o cc u r   in   th ce ll,   s en s o r s ,   o r   in ter n al  co m p o n en ts .   As  s h o w n   in   Fig u r 3 ,   f au lts   ar class if ied   b y   th eir   tim e - v ar y in g   b eh av io r   as  s u d d e n ,   in ter m it ten t,  o r   g r ad u al.   E f f ec tiv b atter y   m o n ito r in g   is   ess en tial   f o r   d etec tin g   an d   m an ag in g   s u ch   f a u lts   [ 3 2 ] .           Fig u r 3 .   E q u iv alen t c ir c u it m o d el  o f   a   L i - io n   b atter y   with   f au lt c u r r en t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       R o b u s t S OC   esti ma tio n   fo r   lith iu m - io n   b a tter ies u n d er fa u lt ch a r g in g   s ce n a r io s   u s in g     ( S o u lef  Ma h i d d in e )   49   T h m o d el  in   Fig u r e   3   co n s is ts   o f   R 0 ,   th e   th r ee   p air s   R C ,   th o p e n   cir c u it  v o ltag e   OC V,   V 1 ,   V 2 ,   V 3 ,   an d   V bat ,   wh ic h   we  h a v alr ea d y   d e f in ed ;   I b is   th e   k n o wn   i n p u c u r r en t   o f   th b atter y .   I ts   r ef er en c d ir ec tio n   r ef er s   to   th d is ch ar g p r o c ess   ( +)   an d   th ch ar g in g   p r o ce s s   ( - ) .   I Fault   is   th f au lt  cu r r en t,  wh ich   is   u n id ir ec tio n al   an d   is   ac tu ally   u n k n o wn   b ec au s it  is   d u t o   s ev er al  r ea s o n s   ( s en s o r   er r o r ,   s h o r cir cu it,   wr o n g   ch ar g er   s elec tio n   t o   s p ee d   u p   th ch a r g in g   p r o ce s s ) .   I in p u is   th in p u cu r r en o f   th b atter y   a n d   is   d eter m in ed   b y   Kir ch h o f f ' s   cir c u it law .   I n   th ca s o f   f au lt,  as  s h o wn   in   ( 7 ) .     = +   ( 7 )     B u t w h en   th b atter y   is   o p er at in g   n o r m ally ,   = 0   an d   th u s   = .       3.   M E T H O D   T h is   s tu d y   ad o p ts   s tr u ctu r e d   ex p e r im en tal  ap p r o ac h ,   u s in g   t h ir d - o r d er   E C an d   SMO  with   alg o r ith m ic  ju s tific atio n   f o r   r o b u s SOC   esti m atio n .   C o u lo m b   co u n tin g   is   ap p lied   f o r   tr ac k in g   SOC ,   wh ile  th th ir d - o r d er   m o d el  en s u r es  h ig h er   d y n am ic  ac cu r ac y   th a n   s ec o n d - o r d er   m o d els.   T o   ass ess   th r o b u s tn ess   o f   th SOC   esti m atio n   m eth o d ,   s en s o r   b ias  an d   cu r r en d r if f a u lts   wer s im u lated   o v er   1 1   h o u r s .   T h is   lo n g - ter m   test   h ig h lig h ts   th SMO  o b s er v er s   s tab ilit y   u n d er   u n d etec te d   f au lts .   Fu tu r wo r k   will  test   p er f o r m an ce   u s in g   s tan d ar d   ch ar g in g   p r o f iles   lik C C C an d   C PC V .   C o u lo m b   c o u n tin g   is   wid ely   u s ed   f o r   SOC   esti m atio n   b u t   s u f f er s   f r o m   er r o r   ac cu m u latio n   d u to   s en s o r   in ac cu r ac ies  an d   v o ltag f lu ctu atio n s ,   esp ec ially   o v er   tim o r   u n d er   a b n o r m al  co n d i tio n s .   Mo r r o b u s alter n ativ es,  lik th SMO  wi th   an   E C M,   b etter   h an d le  d y n am ic  b eh av io r s   an d   r e d u ce   lo n g - ter m   esti m atio n   er r o r s .   T h SMO  is   s elec ted   d u e   to   its   r o b u s tn ess   ag ain s m ea s u r em en t   n o is a n d   p a r am eter   v a r iatio n s .     T ab le  1   r e p r esen ts   I n f o r m atio n   ab o u t   th u s ed   b atter y .       T ab le  1 .   I n f o r m atio n   a b o u t th e   u s ed   b atter y   Li - i o n   b a t t e r y   V a r i a b l e   V a l u e   P a r a me t e r     M a x i m u m   v o l t a g e   4 . 5   V   N o mi n a l   v o l t a g e   3 . 7   V   b a t t e r y   c u r r e n t   10   A   R 0   0 . 0 0 1 4     R 1   0 . 0 0 2 4     C 1   2 4 0 0 0   F   R 2   0 . 0 0 3 0     C 2   2 6 0 0 0   F   R 3   0 . 0 0 4 0     C 3   2 7 0 0 0   F       3 . 1 .     Sli din g   m o de  o bs er v er   T h SMO  is   s tate  m o n ito r in g   tech n iq u v alu ed   f o r   its   s im p licity   an d   lo co m p u tatio n al   d em an d ,   as  it  d o es  n o r e q u ir e   c o m p l ex   m ath em atica l   m o d el   o f   th e   co n tr o lled   s y s tem   a n d   is   i n s en s itiv to   p a r am eter   v ar iatio n s .   T h is   m ak es  it   an   e f f ec tiv s tr ateg y   f o r   d esig n in g   m o n it o r in g   s y s tem s   th at  ca n   ac cu r ately   m ea s u r e   an d   ef f icien tly   tr ac k   th s tates  o f   n o n lin ea r   s y s tem s .   T h e   m o n ito r   is   also   r esis tan to   e x ter n al  d is tu r b an ce s   an d   n o is e,   d em o n s tr atin g   ex c ellen p er f o r m a n ce   in   r ea l - wo r l d   ap p licatio n s .   W h en   ca lcu latin g   th SOC   o f   L i - io n   b atter y ,   f ac to r s   s u ch   as  co m p u tatio n al  co m p lex ity ,   f lex ib ilit y ,   an d   co n v e r g en ce   s p ee d   m u s b co n s id er ed .   I ts   h ig h   r esis tan ce   to   in ter f e r en ce   in d icate s   ex ce p tio n al  r o b u s tn ess ,   allo win g   it  to   m ain tain   p e r f o r m a n ce   ev e n   in   th p r esen ce   o f   b atter y - lev el  d is tu r b an ce s .   T o   esti m ate  th SOC   u s in g   th ad ap tiv s lid in g   m o d o b s er v er ,   it   is   ess en tia to   estab lis h   m ath em atica m o d el  o f   th L i - io n   b atter y   s y s tem   an d   d er i v th s tate - s p ac eq u atio n s .   Fo llo win g   t h is ,   th d esig n   o f   th e   r elev a n SM is   im p lem en ted   to   m o n ito r   th e   b atter y ' s   s tate   v ar iab les f o r   SOC   esti m atio n   [ 3 3 ] - [ 3 5 ] .   T h s tate  eq u atio n s   o f   th b att er y   s y s tem   ca n   b d er iv ed   th r o u g h   s y s tem atic  p r o ce s s .   T h is   p r o ce s s   is   o u tlin ed   in   ( 8 ) ( 1 2 ) .     ̇ = 1 + 2  ( ) 3 1 4 2 5 3 . 3600 . + 1   ( 8 )      ̇ = . 3600 6  (  ) 6 . 1 . 3600 . 2 . 3600 . 3 + 2   ( 9 )     ̇ 1 = 1 1 2 . 1 . 3600 . + 3   ( 1 0 )     ̇ 2 = 1 2 2 . 1 1 1 . + 4   ( 1 1 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J Ap p l Po wer   E n g Vo l.  1 5 ,   No .   1 ,   Ma r ch   20 2 6 :   4 6 - 5 8   50   ̇ 3 = 1 3 3 . 3 1 2 . + 5   ( 1 2 )     a 1   = ( C 3 C 2 +R 1 C 1 C 3 +C 1 C 2 ) /( R 1 C 2 C 3 ) ;   a = ( C 3 C 2 +C 1 C 3 +C 1 C ) /( C 1 C 2 C 3 );   a 3   = ( C 3 C 2 +R 1 C 2 C 3 +C 3 R 1 +R 1 C 2 ) /( R 1 C 2 C 3 ) ;   a 4   = ( R 2 C 3 +R 2 C 2 +C 1 C 3 +R 2 C 2 C 3 ) /( R 2 C 2 C 3 );    a 5   = ( C 3 C 2 +R 3 C 3 +C 3 RC 1 +C 2 R 2 C 1 ) /( R 3 C 3 C 1 ) 2 .     T h s tate  eq u atio n   ca n   b e x p r ess ed   co n cisely   in   ter m s   o f   m a tr ices,  as sh o wn   in   ( 1 3 ) - ( 15 ) .     { ( ) ̇ =  ( ) +  ( ) + ( ) =  ( )                                                         ( 1 3 )     [         ̇  ̇ 1 ̇ 2 ̇ 3 ̇ ]         = [           1 6 0 0 0   2 6 0 0 0   3 6 7 0 0   4 6 0 8 0   5 6 0 0 9   ]         . [          1 2 3 ]         [         1 2   3 4 5 ]         +       ( 1 4 )     = [ 1     0     0     0     0       ] . [          1     2     3     ]   ( 1 5 )     T h in p u ts   an d   o u tp u ts   o f   t h cir cle  m o d el  wer d ef in ed   as  U( t)   =   I bat   an d   y ( t)   =   V bat   in   r o w,   s y s tem   co n d itio n   v a r iab les  ar ch o s en   as  V bat,   SO C ,   V 1 ,   V 2 ,   V 3 .   T h OC o f   th elec tr ical   cir cu it  is   ex p r ess ed   as   a   f u n ctio n   o f   th e   s tate  o f   ch ar g ( SOC )   u s in g   th p iece wis lin ea r   ap p r o x im atio n   m eth o d ,   as  s h o wn   in   ( 1 6 ) .      (  ) =  +   ( 1 6 )     T h OC d er iv ativ o f   th e   elec tr ical  cir cu it  is   ex p r ess ed   as   f u n ctio n   o f   th e   s tate  o f   ch a r g ( SOC )   u s in g   th e   p iece wis lin ea r   ap p r o x im atio n   m eth o d ,   as sh o wn   in   ( 1 7 ) .      ̇ (  ) =  3600 .   ( 1 7 )     W h er   an d     ar co n s tan v alu es  in   ev er y   1 0 o f   SOC ,   wh ich   allo u s   to   r ep r esen th tim d er iv ativ o f      in   ea ch   1 0 % o f   SOC .     T o   ac cu r ately   esti m ate  th s tate  o f   ch ar g e,   SMO  eq u atio n s   a r p r o p o s ed .   T h ese  eq u atio n s   ar s h o wn   in   ( 1 8 ) ( 2 2 ) .     ̂ ̇ = 1 + 2  ( ) 1 . + 1  (  )   ( 1 8 )      ̂ ̇ = 3 3  (  ) + 3 . 1 + 3 . 2 + 3 . 3 + 2  (  )   ( 1 9 )     1 ̂ ̇ = 4 . 1 2 . + 3 + 3  ( 1 )   ( 2 0 )     2 ̂ ̇ = 5 . 1 3 . + 4 + 4  ( 2 )   ( 2 1 )     3 ̂ ̇ = 6 . 3 4 . + 5 + 5  ( 3 )   ( 2 2 )     W h er  ( ) { + 1 ,       > 0 1 ,       < 0 .   T h s tate  er r o r   is   s h o wn   in   ( 2 3 ) .     {          = ̂  =   ̂ =  1 = 1 1 ̂ 2 = 2 2 ̂ 3 = 3 3 ̂   ( 2 3 )     B y   s u b tr ac tin g   ( 2 0 ) - ( 2 4 )   f r o m   ( 1 0 ) - ( 1 4 ) ,   we  o b tain   th e r r o r   d y n am ics  eb at,   eso c,   ev 1 ,   ev 2 ,   ev 3 ,   as  s h o wn   in   ( 2 4 ) - ( 2 8 ) .      ̇ = 1  + 2  + 1 1  (  )   ( 2 4 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       R o b u s t S OC   esti ma tio n   fo r   lith iu m - io n   b a tter ies u n d er fa u lt ch a r g in g   s ce n a r io s   u s in g     ( S o u lef  Ma h i d d in e )   51    ̇ = 3  3  + 3 . 1 + 3 . 2 + 3 . 3 + 2 2  (  )   ( 2 5 )     1 ̇ = 4 . 1 + 2 3  ( 1 )   ( 2 6 )     2 ̇ = 5 . 2 + 2 4  ( 2 )   ( 2 7 )     3 ̇ = 6 . 3 + 2 5  ( 3 )   ( 2 8 )     B ased   o n   L y ap u n o v ' s   s tab ili ty   th eo r y ,   th asy m p t o tic  co n v er g en ce   o f   th ter m i n al  v o ltag er r o r   ca n   b p r o v en   b y   ch o o s in g   ca n d id ate  L y ap u n o v   f u n ctio n ,   as sh o wn   i n   ( 2 9 ) .     {  = 1 2  2  ̇ =   ̇   ( 2 9 )     T h tim d er i v ativ o f   L y a p u n o v   f u n ctio n   f ilter   m u s b n eg ativ to   en s u r e   s lid in g   r eg im e ,   a n d   af ter   d ev elo p in g   th e   ex p r ess io n s   o f   ( V_ ( v _ b at) )  ̇ ,   L 1 >>    1   is   t h v alu e   o f   L 1   th at  e n s u r es  ( V_ ( v _ b at) )  ̇ <0 All   s y m b o ls   th at  h av b ee n   u s ed   in   th eq u atio n s   s h o u ld   b d e f in ed   in   th e   f o llo win g   tex t.       4.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   T h p r o p o s ed   m eth o d   im p r o v es  SOC   esti m atio n   ac cu r ac y   a n d   b atter y   s af ety   u n d er   f a u lt  c o n d itio n s .   An   SMO  was  test ed   o n   th ir d - g en er atio n   L i - i o n   b atter y   u s in g   b o th   n o r m al  an d   f au lt  cu r r en ts   to   esti m ate  s y s tem   s tates  ( Vb at,   SOC ,   V1 ,   V2 ,   a n d   V 3 ) .   Fu t u r w o r k   will  f o cu s   o n   r ea l - tim e   im p lem en tatio n   a n d   ad ap tiv g ain   o p tim izatio n .   P o lar izatio n   v o ltag es  ( V1 ,   V2 ,   V3 )   wer v alid ated   b y   c o m p a r in g   SMO  esti m ates   to   b en ch m a r k   E C v alu es.  R MSE   an aly s is   co n f ir m ed   th m eth o d s   ac cu r ac y   u n d er   b o th   n o r m al  an d   f a u lt   co n d itio n s .   T h is   s tu d y   aim s   to   im p r o v t h ac cu r ac y   an d   r o b u s tn ess   o f   ( SOC )   an d   ter m in al  v o ltag e   esti m atio n   u n d er   b o t h   n o r m al  a n d   f au lt y   co n d itio n s .   Un lik e   p r e v io u s   wo r k s   th at  u s s ec o n d - o r d er   m o d els  o r   s h o r t   s im u latio n   d u r atio n s   [ 3 2 ] ,   [ 3 6 ] ,   it  em p lo y s   th ir d - o r d e r   E C co m b in ed   with   a n   a d ap tiv SMO.   T h is   ap p r o ac h   en h an ce s   d y n am ic   p er f o r m a n ce ,   e x ten d s   o p er atio n al  tim u p   to   4 0 , 0 0 0   s ec o n d s   f ar   s u r p ass in g   th e   d u r atio n s   h an d led   b y   m o d els  in   [ 3 6 ] - [ 3 8 ] ,   wh ich   ar lim ited   to   less   th an   1 4 , 0 0 0 ,   1 , 8 0 0 ,   an d   9 0 0   s ec o n d s   r esp ec tiv ely ,   an d   s im u ltan eo u s ly   esti m ates  SO C ,   v o ltag e,   a n d   p o lar izatio n   p o ten tials   ( V₁,   V₂,   V₃) ,   o f f er i n g   a   m o r co m p r eh e n s iv an d   f au lt - to ler an t so lu tio n   f o r   b atter y   m an ag em en t sy s tem s .     4 . 1 .     B a t t er y   curr ent   a na ly s i s   T h is   s tu d y   s im u lated   co m m o n   f au lts   lik s en s o r   b ias  an d   cu r r en d r if to   test   th SOC   esti m atio n   m eth o d ' s   r o b u s tn ess .   T h 1 1 - h o u r   f a u lt  an aly s is   ass ess ed   th SMO - b ased   o b s er v er s   p er f o r m an ce   u n d er   lo n g - ter m   f au lt   co n d itio n s ,   r ef lect in g   s ce n ar io s   wh er e   B MS  m ay   n o t   ac im m ed iately .   T h is   ex ten d e d   test   h ig h lig h ts   th m et h o d s   lo n g - ter m   ac cu r ac y   a n d   s tab ilit y .   T h 3 - R C   m o d el  en h an c es  SOC   es tim atio n   ac cu r ac y   b y   b etter   ca p t u r in g   v o ltag f lu ctu atio n s   an d   tr an s ien d y n am ics  u n d er   f a u lt  co n d itio n s .   I ts   ad d ed   co m p lex ity   is   ju s tifie d   f o r   r ea l - tim e,   f au lt - to ler a n t BMS.   Fig u r 4   s h o ws  b atter y   cu r r e n u n d e r   n o r m al  an d   f au lty   co n d itio n s .   I n   Fig u r e   4 ( a) ,   t h h ea lth y   b atter y   ex h ib its   s tab le  an d   co n s is ten cu r r en t   p r o f ile.   I n   co n tr ast,  Fig u r e   4 ( b )   s h o ws  a   f au lty   b atter y   with   f lu ctu atio n s   ca u s ed   b y   is s u es  s u ch   as  s en s o r   er r o r s ,   s h o r cir cu its ,   o r   im p r o p e r   ch ar g e r   u s e.   T h ese  d ev iatio n s   h ig h lig h t th e   im p ac t o f   f au lts   o n   p er f o r m a n ce   an d   th n ee d   f o r   ef f ec tiv f au lt d etec tio n   in   B MS.           ( a)   ( b )     Fig u r 4 B atter y   cu r r en t ( a )   b atter y   cu r r e n t in   o p er atin g   n o r m ally   an d   ( b )   b atter y   cu r r en with   f au lt     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J Ap p l Po wer   E n g Vo l.  1 5 ,   No .   1 ,   Ma r ch   20 2 6 :   4 6 - 5 8   52   4 . 2 .     B a t t er y   v o lt a g e   estim a t i o n   Fig u r 5   s h o ws  th esti m atio n   o f   b atter y   te r m in al  v o ltag ( Vb at)   u n d e r   n o r m al  an d   f au lty   co n d itio n s   o v er   4 0 , 0 0 0   s ec o n d s   ( ap p r o x i m ately   1 1   h o u r s ) .   T h p r o p o s ed   SMO   ac cu r ately   tr ac k s   v o l tag th r o u g h o u t h is   p er io d ,   o u tp er f o r m in g   th m et h o d   in   [ 3 6 ] ,   wh ich   r e m ain s   r eliab le  o n ly   u p   to   1 4 , 0 0 0   s ec o n d s .   Fig u r es  5 ( a)   an d   5 ( b )   co m p ar esti m ated   an d   ac tu al  Vb at  u n d er   n o r m al  a n d   f au lty   co n d itio n s .   W h ile  th m eth o d   in   [ 3 6 ]   is   r eliab le  o n l y   u p   t o   1 4 , 0 0 0   s ec o n d s ,   th e   SMO - b ased   esti m ato r   en s u r es  s tab le  v o ltag tr ac k in g   with   m in o r   o s cillatio n s   in   n o r m al  co n d it io n s   an d   clea r ly   d etec ts   d ev iatio n s   d u r in g   f au lts .   T h ese  r esu lts   co n f ir m   its   r o b u s tn ess   f o r   lo n g - ter m ,   r ea l - tim b atter y   m o n ito r in g   an d   f a u lt d etec tio n   in   B MS.           ( a)   ( b )     Fig u r 5 B atter y   v o ltag e ( a)   b atter y   v o ltag e   in   o p er atin g   n o r m ally   an d   ( b b atter y   v o ltag with   f au lt       4 . 3 .     St a t o f   cha rg estima t i on   Fig u r 6   illu s tr ates  SOC   esti m atio n   u n d er   n o r m al   an d   f a u lty   co n d itio n s   o v er   4 0 , 0 0 0   s e co n d s .   T h p r o p o s ed   SMO  m eth o d   en s u r es  ac cu r ate  an d   s tab le  tr ac k in g   th r o u g h o u t,  with   m i n im al  d ev iatio n   in   n o r m al   o p er atio n ,   as  s h o wn   in   Fig u r e   6 ( a) ,   an d   clea r   f au lt  d etec tio n   u n d er   ab n o r m al  co n d itio n s ,   as  s h o wn   in   Fig u r e   6 ( b ) .   I n   co n tr ast,  m eth o d s   in   [ 3 2 ]   an d   [ 3 7 ]   ar r eliab le  o n l y   u p   to   1 , 0 0 0   an d   1 , 8 0 0   s ec o n d s ,   r esp ec tiv ely ,   h ig h lig h tin g   th s u p e r io r   r o b u s tn ess   an d   lo n g - ter m   ac c u r ac y   o f   th SMO - b ased   a p p r o ac h .           ( a)   ( b )     Fig u r 6 .   State   o f   ch ar g e   esti m atio n ( a)   SOC   in   o p er atin g   n o r m ally   an d   ( b )   SOC   with   f au lt       4 . 4 .     Cell  po la riza t io n po t ent ia l e s t im a t io n   Fig u r es  7 ,   8 ,   an d   9   s h o th esti m ated   ce ll  p o lar izatio n   v o ltag es  ( V₁,   V₂,   an d   V₃)   u n d er   n o r m al  an d   f au lty   co n d itio n s   o v er   4 0 , 0 0 0   s ec o n d s .   T h is   ex ten d ed   p er io d   en a b les  th o r o u g h   ev alu ati o n   o f   th e   p r o p o s ed   co n tr o ller s   ab ilit y   to   tr ac k   v o ltag d y n am ics  o v er   tim e.   I n   co n tr ast,  th m eth o d   in   [ 3 8 ]   was  test ed   o v er   o n ly   9 0 0   s ec o n d s ,   lim itin g   its   ef f ec tiv en ess   f o r   lo n g - ter m   m o n ito r in g .   T h r esu lts   h ig h lig h th p r o p o s ed   co n tr o ller s   s u p er io r   s tab ilit y ,   r eliab ilit y ,   an d   ac cu r ac y   ev en   u n d er   f au lt   co n d itio n s ,   im p r o v in g   f a u lt  d etec tio n   an d   o v er all  B MS  p er f o r m a n ce .   T h is   d em o n s tr ates its   r o b u s tn ess   f o r   r ea l - wo r ld   e n er g y   s to r a g ap p licatio n s .           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       R o b u s t S OC   esti ma tio n   fo r   lith iu m - io n   b a tter ies u n d er fa u lt ch a r g in g   s ce n a r io s   u s in g     ( S o u lef  Ma h i d d in e )   53       ( a)   ( b )     Fig u r 7 .   First   ce ll p o lar izatio n   p o ten tial e s tim atio n ( a)   V o p er atin g   n o r m ally   a n d   ( b )   V 1   with   f au lt           ( a)   ( b )       Fig u r 8 .   Seco n d   ce ll  p o lar izatio n   p o te n tial e s tim atio n ( a)   V in   o p e r atin g   n o r m ally   a n d   ( b )   V 2   with   f au lt           ( a)   ( b )     Fig u r 9 .   T h ir d   ce ll p o lar izatio n   p o te n tial e s tim atio n ( a)   V in   o p er atin g   n o r m ally   an d   ( b )   V 3   with   f au lt                 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J Ap p l Po wer   E n g Vo l.  1 5 ,   No .   1 ,   Ma r ch   20 2 6 :   4 6 - 5 8   54   4 . 5 .     E s t im a t io er ro a na l y s is   Fig u r es  1 0 - 1 4   s h o esti m atio n   er r o r s   f o r   b atter y   v o ltag e   ( V b at) ,   SOC ,   an d   p o la r izatio n   v o ltag es  ( V₁,   V₂,   V₃)   u n d er   n o r m al  a n d   f a u lt  co n d itio n s   o v er   4 0 , 0 0 0   s ec o n d s .   T h is   d u r atio n   o f f e r s   s tr o n g   co m p ar is o n   to   [ 3 9 ]   a n d   [ 4 0 ] ,   w h ich   co v er   o n ly   2 5 , 0 0 0   a n d   1 , 0 6 5   s ec o n d s ,   r esp ec tiv ely .   T h n ea r - ze r o   e r r o r s   d em o n s tr ate  th e   p r o p o s ed   m eth o d s   ac cu r ac y   an d   r eliab ilit y   in   esti m atin g   s y s tem   s ta tes,  ev en   d u r in g   f a u lts .   T h o b s er v er   co n s is ten tly   tr ac k s   v o ltag e   a n d   SOC   with   h ig h   p r ec is io n ,   co n f ir m in g   its   r o b u s tn ess   f o r   r ea l - tim e,   f au lt - to ler an t BMS a p p licatio n s .           ( a)   ( b )     Fig u r 1 0 .   V bat   esti m atio n   er r o r ( a)   er r o r   V bat   in   o p er atin g   n o r m ally   an d   ( b )   e r r o r   V bat   with   f au lt           ( a)   ( b )     Fig u r 1 1 .   State  o f   ch ar g esti m atio n   er r o r ( a)   SOC   er r o r   in   o p er atin g   n o r m ally   an d   ( b )   SOC   er r o r   with   f au lt           ( a)   ( b )     Fig u r 1 2 .   First ce ll p o lar izatio n   p o te n tial e s tim atio n   er r o r ( a)   V 1   er r r o r   in   o p er atin g   n o r m ally   an d   ( b )   V 1   er r o r   with   f au lt   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       R o b u s t S OC   esti ma tio n   fo r   lith iu m - io n   b a tter ies u n d er fa u lt ch a r g in g   s ce n a r io s   u s in g     ( S o u lef  Ma h i d d in e )   55       ( a)   ( b )     Fig u r 1 3 .   S ec o n d   ce ll  p o lar iz atio n   p o ten tial e s tim atio n   er r o r ( a)   V er r r o r   in   o p er atin g   n o r m ally   an d   ( b )   V er r o r   with   f au lt             ( a)   ( b )     Fig u r 1 4 .   T h ir d   ce ll p o lar izat io n   p o te n tial e s tim atio n   er r o r ( a)   V 3   er r r o r   in   o p er atin g   n o r m ally   an d   ( b )   V er r o r   with   f au lt         5.   CO NCLU SI O N   T h is   p ap er   p r esen ts   n o v el  SMO  d esig n ed   to   ac cu r ately   esti m ate  th SO C   an d   ter m in al  v o ltag o f   Li - io n   b atter ies  u s in g   th ir d - o r d er   E C with   th r ee   r esis to r ca p ac ito r   ( R C )   n etwo r k s .   T h p r o p o s ed   m et h o d   ef f ec tiv ely   ca p tu r es th b atter y s   d y n am ic  b eh av i o r ,   p r o v i d in g   p r ec is SOC   esti m atio n   u n d er   b o t h   n o r m al  an d   f au lty   c o n d itio n s .   Simu latio n   r esu lts   co n f ir m   its   h ig h   ac cu r ac y ,   r o b u s tn ess ,   an d   s u p er io r   p er f o r m an ce   co m p ar ed   t o   co n v e n tio n al  ap p r o ac h es.  T h SMO  also   d is tin g u is h es  b etwe en   n o r m al  a n d   f au lt  s ce n ar io s ,   m ak in g   it su itab le  f o r   r ea l - tim B MS.   T h is   s tu d y   en h an ce s   b atter y   r eliab ilit y ,   s af ety ,   an d   life s p an ,   esp ec ially   f o r   elec tr ic  v eh icles  an d   r en ewa b le  en e r g y   s to r ag a p p licatio n s .   T h is   s tu d y   p r esen ts   an   esti m atio n   m et h o d   b ased   o n   3 - R C   b atter y   m o d el  th at   b alan ce s   ac c u r ac y   an d   c o m p u tatio n al  ef f icien c y .   T h m eth o d   p e r f o r m s   r eliab l y   ev e n   u n d er   f au lty   ch ar g in g   c o n d itio n s ,   m ak in g   i well - s u ited   f o r   p r ac tical  ap p licatio n s .   Fu tu r wo r k   s h o u ld   f o cu s   o n   r ea l - tim e   v alid atio n   u s in g   ex p e r im en tal  test b en ch es  an d   ad a p tiv g ain   co n tr o t o   im p r o v r o b u s tn ess .   I n teg r atin g   SMO  tech n iq u es  with   m ac h i n lea r n in g   c o u ld   e n h an ce   f au lt  d i ag n o s is   an d   p r ed ictiv ac cu r ac y .   Ap p ly i n g   th e   ap p r o ac h   to   d if f e r en b atter y   ch em is tr ies,  s u ch   as  lith iu m - io n   a n d   s o lid - s tate  s y s tem s ,   an d   o p tim izin g   co m p u tatio n al   p er f o r m an ce   will  s u p p o r its   u s in   lo w - p o wer   em b ed d e d   an d   I o T - b a s ed   en er g y   s to r ag e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.