一种便携式太阳能电池组件性能检测比较仪，包括：辅助电源模块、主电路、检测模块、控制模块、负载模块、输出模块；将待检测光伏板产生的电能通过主电路处理后输出给负载模块；检测模块连接至主电路，对主电路中的电流、电压信号进行采样，并输出给控制模块进行数据处理；控制模块连接输出模块，对电流、电压信号数据进行显示输出和数据传输；辅助电源模块连接主电路，为检测模块、控制模块、输出模块提供工作电源；能够同时对多个光伏电池板进行性能好坏的对比检测，通过液晶屏绘制参数曲线、方便携带和现场操作。
📄 201811130173X
📂 G01R31_36
👤 北京凯华网联技术有限公司
📅 2018-09-27
本发明公开了基于数据驱动的动力电池安全风险评估方法及其系统，具体涉及电池安全监测技术领域，用于解决现有静置阶段故障检测方法因电化学弛豫效应与真实故障信号特征混淆导致的误报漏检问题；通过基于静置阶段电压、温度及荷电状态的多源数据采集，通过充放电模式加权修正识别电流斜率极值点，建立与电压曲线几何形态突变点的时滞映射关系，筛选异常拐点并量化分形维度衰减特性；融合异常分布密度与材料损伤指标生成动态阈值，结合时频变换提取的频域能量偏移特征和热传导时滞相位差进行复合判据分析，有效剥离弛豫干扰信号并锁定隐患特征，实现从微观缺陷演化到宏观参数异常的全维度安全状态评估，提升复杂工况下动力电池故障检测的可靠性。
📄 202510466841X
📂 G01R31_367
👤 四川轻化工大学
📅 2025-04-15
本发明公开了基于数据驱动的动力电池管理方法及系统，具体涉及电池退化监测技术领域，用于解决现有技术中对微循环状态下电池隐性退化难以实时监测的问题；本发明通过瞬态频谱聚类算法分析微循环能量频谱，识别频谱集中异常与结构退化的风险；对电池内阻偏移趋势进行分析，评估内阻波动对活性材料颗粒化的影响；基于频谱异常和内阻波动情况判定是否存在微循环异常风险；当存在异常风险时，通过张量分解和奇异值分解分析应力累积状况，并结合变分模态分解和递归神经网络评估电极极化信号的衰减梯度，以确定电池的整体退化趋势；本发明能够动态优化动力电池的管理，延长使用寿命并提升安全性和可靠性。
📄 2024118054917
📂 G01R31_367
👤 四川轻化工大学
📅 2024-12-10
本发明提供了一种基于融合神经网络的锂离子电池SOC估计方法，属于锂离子电池技术领域。解决了目前电池容量的SOC估计难估计的技术问题。其技术方案为：步骤1)将全新锂电池充满电，测取SOC从1到0的锂离子电池的端电压、电流、温度；步骤2)对测取的数据进行预处理；步骤3)使用2DCNN卷积神经网络对新的数据集进行训练和测试，实现SOC实时估计。本发明的有益效果为：本发明在数据集中加入估计的电池容量数据，能够拥有更高的估计精度，相比较LSTM，不会将误差一直记忆；并且，短的历史数据长度也能拥有更快的估计速度；相较使用3DCNN来估计SOC，能够减少运算量并且减少不必要的误差输入，从而拥有更高的精度。
📄 2022100388793
📂 G01R31_367
👤 南通大学
📅 2022-01-13
本发明提供了一种基于电池容量的锂离子电池SOC估计方法，属于锂离子电池技术领域。解决了当前电池容量的SOC难于估计的技术问题。其技术方案为：包括如下步骤：步骤1)测取SOC从1到0的锂离子电池的端电压、电流、温度以及负载的电压、电流；步骤2)对测取的数据进行预处理，构建用于估计电池容量的2DCNN训练数据集和测试数据集，再构建新的数据集；步骤3)实现最终的SOC实时估计。本发明的有益效果为：本发明分别通过不同温度下的电池充放电实验获取电池各项参数，估计出电池容量后，最终可用于锂电池SOC的实时估计。
📄 2022100380151
📂 G01R31_367
👤 南通大学
📅 2022-01-13
本发明提供了一种复杂工况下的锂离子电池非线性建模方法，属于锂离子电池技术领域，解决了复杂工况下最小二乘类算法辨识效果差、传统等效电路模型精度不高的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)对电池进行DST和FUDS工况测试；步骤2)建立锂离子电池NL‑ECM模型；步骤3)构建GWO的算法流程；步骤4)在GWO基础上进行改进，构建IGWO；步骤5)利用IGWO辨识模型参数，在多种工况下利用辨识结果进行端电压预测。本发明的有益效果为：本发明在ECM基础上引入块结构，构建NL‑ECM模型，在DST工况下利用IGWO进行参数辨识，算法收敛速度快，辨识结果准确，构建的模型精度明显高于ECM。
📄 2022108830005
📂 G01R31_367
👤 南通大学
📅 2022-07-26
本发明提供了一种基于Hammerstein‑CARMA的锂离子电池非线性建模方法，属于锂离子电池技术领域，解决了传统锂离子电池等效电路模型精度不高的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)通过间歇恒流放电测取电池的负载电流和端电压数据，确定OCV‑SOC关系；步骤2)建立基于Hammerstein‑CARMA的锂离子电池非线性模型；步骤3)构建COA的算法流程；步骤4)在COA基础上引入多种改进措施，构建ICOA；步骤5)利用ICOA辨识模型参数并预测锂离子电池端电压。本发明的有益效果为：本发明利用改进的郊狼优化算法进行参数辨识，辨识精度高、收敛速度快。
📄 2022107298251
📂 G01R31_367
👤 南通大学
📅 2022-06-24
本实用新型涉及检测系统，具体是一种用于工装小车的检测系统，属于工装小车领域；检测系统包括：蓄电池，安装于工装小车内，且输入端连接电源；电压检测模块，与所述蓄电池连接；开关模块，与所述电压检测模块的输出端连接；光电隔离模块，与所述开关模块的输出端连接；以及控制模块，与所述光电隔离模块的输出端连接；本实用新型对进行蓄电池加入检测系统，检测系统是一个相对独立的单元，拥有自己的处理器单元和数据采集单元；因此，它既能作为本地用通信电源监控系统的一部分使用，同时加以简单扩展就可以成为单独使用的蓄电池在线检测仪；从而可以实时的检测工装小车的实时电压，且可以有效的保证电压输出，从而提高工装效率。
📄 2021216440098
📂 G01R31_36
👤 常州伟骏机械科技有限公司
📅 2021-07-20
已申报项目
本申请提供了一种锂电池定位检测系统及设备，涉及锂电池检测领域，包括定位模块，用于实时获取并记录每个锂电池在特定区域内的精确位置信息。本申请为了解决现有技术中检测探针的偏移会导致探针与电池外包装铝皮接触而发生短路，进而存在电池爆炸的潜在风险的问题，本申请定位模块实时获取锂电池位置信息，利用检测模块采集锂电池的状态参数，将采集到的数据发送至数据处理单元进行分析处理，然后根据处理结果判断锂电池的健康状态及位置合理性，若发现异常，则通过报警模块发出报警信号，并通过排异模块将异常的锂电池单独取出，实现了精准定位，使得探针不会与电池包装铝皮接触，并对锂电池进行更加全面的检测。
📄 2024113265396
📂 G01R31_367
👤 深圳市深科微科技有限公司
📅 2024-09-23
本发明涉及电池健康管理技术领域，公开了一种基于Koopman门控残差神经网络的锂电池SOH预测方法及系统，该方法包括获取锂电池的电化学阻抗谱数据；基于等效电路模型从电化学阻抗谱数据中拟合提取第一物理特征，并确定特征频率点，提取特征频率点下的电化学阻抗虚部值作为第二频域特征；基于所述第一物理特征，生成电池健康状态的初始先验估计值，并对初始先验估计值进行动态趋势修正，得到修正后的先验估计值；将第一物理特征、第二频域特征及修正后的先验估计值输入预先训练好的Koopman门控残差神经网络模型，通过该模型的自适应门控融合机制输出电池健康状态的最终预测值。本发明实现电池健康状态较精确、高鲁棒性在线预测。
📄 2026105296156
📂 G01R31_367
👤 南京信息工程大学
📅 2026-04-21
本发明公开了基于多尺度双重时序Mamba的锂电池SOH估计方法，采集原始充放电监测数据，然后基于电池退化机理提取多维健康因子构建时间特征序列；构建多尺度稀疏扫描模块，针对时间特征序列进行分割，拼接重建，输出增强特征序列；构建分层双重时序注意力模块，包括两层架构，第一层针对增强特征序列，通过非因果路径捕捉全局上下文，第二层通过因果路径建模因果依赖关系；最终将两层的输出进行融合；构建状态空间模型，并结合残差连接与层归一化处理，通过回归层将提取的高维特征映射为归一化的健康状态估计值，并经逆归一化变换还原为最终的电池健康状态；本发明旨在实现对锂离子电池在复杂运行工况下的高精度且可靠的SOH估计。
📄 2026103522449
📂 G01R31_367
👤 南京信息工程大学
📅 2026-03-23
本发明针对不同类型电瓶车的用户使用习惯提出一种基于概率统计的电池组寿命预测方法，所述方法包含以下步骤：步骤1）、对影响电瓶车电池使用寿命的用户习惯如行驶里程数和电池放电时间这两个重要因素进行统计与分析；步骤2）、根据电压值对电瓶车类型进行分类，建立电瓶车用户使用习惯与电池寿命间的关联模型；步骤3）、利用训练样本集对关联模型进行参数估计；步骤4）、将待测试的新用户行驶里程数和累计放电时间代入对应的电池寿命状态函数进行计算，得出电池寿命状态的标准量，与设置阈值进行比较后得到当前电瓶车用户的电池寿命状态结论。
📄 2017103407668
📂 G01R31_36
👤 浙江工业大学
📅 2017-05-12
柿子坊 · 知识产权运营
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