电池荷电状态估计 - 专利交易市场|柿子坊知识产权运营平台

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发明已授权

本发明涉及基于数据和模型滤波融合的锂电池荷电状态估计方法，包括以下步骤：使用离线参数辨识方法辨识电池参数；基于辨识的参数，使用2RC等效电路模型计算电池端电压；基于传感器电压和等效电路模型计算电压，使用卡尔曼滤波进行SOC估计；基于电池端电压、母线电流、表面温度，使用PSO‑LSTM神经网络进行SOC估计；最后基于扩展卡尔曼滤波估计的SOC、LSTM估计的SOC和环境温度，再使用LSTM进行最终SOC估计。基于数据和模型滤波融合的锂电池荷电状态估计方法的优势在于，电池模型结构简单、在变环境温度下，离线辨识与融合方法的模型精度和SOC估计精度高。

📄 2024107045736 📂 G01R31_367 👤 合肥工业大学 📅 2024-06-03

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基于数据和模型滤波融合的锂电池荷电状态估计方法

2024107045736 · 合肥工业大学

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固态锂电池电解质专利包

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CRISPR基因编辑技术

转让方：××大学
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交易类型：转让
交易金额：¥1,200万

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SiC功率器件工艺专利

转让方：××半导体有限公司
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交易类型：转让
交易金额：¥680万

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钙钛矿光伏组件技术

转让方：××科技公司
受让方：××能源集团
交易类型：开放许可
交易金额：¥50万/年

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