本发明公开了一种确定电池放电曲线的方法，属于电池技术领域。使用运动学模型来描述不同放电倍率下的放电曲线，将电池的放电曲线视为一个点在力的作用下的一个运动轨迹，假设受力的大小F只与放出的电荷量有关，根据力学公式和不同倍率的放电曲线，使用电池的SOC、SOH、放电倍率等参数来构造质量m关系式，使得在不同的放电倍率下，受到的力只与电池放出的总电荷量有关，从而根据一条放电线确定出不同放电倍率下的放电线，SOH代表电池的健康状态，SOC代表电池的荷电状态。通过已知的放电曲线来确定未知的放电线，这可以大大减少测试时间，并为电池的放电曲线的研究提供一个新的方向。
📄 2019112169390
📂 G01R31_388
👤 浙江工业大学
📅 2019-12-02
本发明提供了一种基于机理模型的用于确定电池组实时荷电状态的方法，应用于电池技术领域，所述方法包括：采集电池组内所有电池单体实时电池参数；通过所述实时电池参数与电池组机理模型，计算得到电池单体荷电状态基准值及电池单体库伦效率基准值；结合库伦效率短期预测模型以及所述电池单体库伦效率基准值、实时电池参数，对库伦效率短期预测模型进行在线参数辨识；采集电池组电流值、电池单体温度值，代入所述库伦效率短期预测模型，计算获得对应时刻电池单体预测库伦效率，结合所述电池组电流值，进行电池单体荷电状态修正。本发明提供的电池组荷电状态实时计算方法能够提升电动汽车电池组荷电状态计算的准确性与实时性。
📄 2020112419581
📂 G01R31_388
👤 西南大学, 重庆工业大数据创新中心有限公司
📅 2020-11-09
本发明公布了一种并联型电池系统建模方法，所述方法为：根据已知电池单体模型参数，结合并联电路工作特性，建立并联型电池系统基本模型；利用在线检测电池系统各支路电流I1～IN与电池系统总电流Ip的1/N，获得电流偏差值ΔI1～ΔIN，再与电池系统端电压在线检测值Up*共同作为SOC校准器的输入，得到荷电状态补偿值ΔSOCC；根据并联型电池系统模型，结合电池系统模型的端电压预测值Up及电池系统端电压在线检测值Up*，利用扩展卡尔曼滤波法得到荷电状态预测基值SOCE；将补偿的ΔSOCC与预测的SOCE叠加，得到校准后的SOCr，并结合并联型电池系统基本模型，建立并联型电池系统模型，如此循环，获得准确的并联型电池系统模型。
📄 2022105256108
📂 G01R31_388
👤 盐城工学院
📅 2022-05-16
本发明公开一种基于HCKF的电池SOC估计方法。在电池电化学模型的基础上，通过最小二乘法辨识参数，CKF作为确定采样型滤波算法，处理非线性方程时根据系统状态先验概率密度分布的均值和协方差按照一定的采样策略生成点集，然后将点集中的每个采样点直接进行非线性传播，最后通过加权求和计算出系统状态后验概率密度分布的均值和协方差。不需要对非线性方程进行线性化，消除了线性化误差，滤波算法迭代过程中也不需要计算EKF中的雅各比矩阵，更容易在实际中使用。提出将CKF和H_∞滤波器结合的HCKF算法用于估计SOC，有效避免了当存在电池模型误差和未知的测量噪声特性等问题时SOC估计不够准确的情况，大大提高了鲁棒性。
📄 2020104672713
📂 G01R31_388
👤 杭州电子科技大学
📅 2020-05-28
本发明提出了一种基于模糊EKF的多阶段闭环锂电池SOC估算方法。本发明首先建立锂电池的等效电路模型；然后通过实验确定锂电池不同荷电状态SOC处的开路电压以及电池等效模型参数，拟合得到开路电压和SOC的函数关系；再根据锂电池的等效电路模型，并结合安时积分法得出基于扩展卡尔曼滤波的状态方程和观测方程。通过比较每一时刻两次步长不同的扩展卡尔曼滤波的结果判断目前对于观测噪声协方差的估计是否准确。结合模糊控制自适应调整扩展卡尔曼滤波算法中观测噪声协方差的值，利用荷电状态的估计结果分段实时调整阈值的大小，为荷电状态估计算法提供反馈。本发明提高了锂电池SOC估算精度。
📄 2020105663162
📂 G01R31_388
👤 浙江佳贝思绿色能源有限公司
📅 2020-06-19
本发明公开了一种基于深度学习的电池SOC和SOH联合估计方法。具体步骤包括电池数据的采集、对数据的预处理、搭建SE‑CNN神经网络和BRNN神经网络、构建并训练估算模型，最后利用训练过的SE‑CNN网络估算电池的SOH值、利用BRNN网络估算电池的SOC值。本发明利用深度学习的参量自学习能力，减少了在估算电池的剩余容量与最大可用容量之比与电池容量和内阻的变化关系过程中的计算量，并考虑SOH和SOC之间的关联，进行联合估计，增强预测模型的稳定性，提高计算的准确性，弥补了现有技术中各种估算方法测量时间长、测量条件要求高、计算量过高以及估算精度低的不足，为各类电池管理系统提供一种快速、准确的SOH和SOC估算方法。
📄 2020109467700
📂 G01R31_388
👤 杭州电子科技大学
📅 2020-09-10
本发明适用于电池技术领域，提供了一种电池电量检测方法、装置及终端设备，包括：根据电池的工作状态、电芯的并联电压以及探测点的温度对电池进行被动均衡；对电池进行被动均衡后，确定电芯的最大初始剩余电量和最小初始剩余电量；基于所述电芯的最大初始剩余电量和最小初始剩余电量，计算电池包的初始剩余电量；根据电池的当前温度，确定电池的最大放电容量；根据电池包的初始剩余电量、电芯的最大初始剩余电量、当前时刻电芯的最大剩余电量和当前时刻电芯的最小剩余电量，确定当前时刻电池包的剩余电量。通过计算均衡后的最大剩余电量和最小剩余电量，确定当前时刻电池的剩余电量，实现对充电过程中被动均衡电路的电池剩余电量进行准确估算。
📄 2019102500866
📂 G01R31_388
👤 深圳猛犸电动科技有限公司
📅 2019-03-29
本发明提供了一种基于Wiener结构的锂离子电池非线性建模及其参数辨识方法，属于锂离子电池技术领域。解决了传统二阶RC等效电路模型输出非线性映射能力不足的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)对锂离子电池进行间歇恒流放电实验测取其端电压及负载电流数据；步骤2)建立基于Wiener结构的锂离子电池非线性模型；步骤3)构建辅助模型随机梯度的算法流程；步骤4)对AM‑SG算法进行优化；步骤5)对锂电池端电压进行预测。本发明的有益效果为：本发明利用AM‑εFG算法进行参数辨识，精度高。
📄 2023103765771
📂 G01R31_388
👤 南通大学
📅 2023-04-10
本发明公开了一种基于状态噪声矩阵自调节并联电池荷电状态估计方法，包括建立并联电池状态方程和测量方程、改进CKF算法对并联电池SOC进行估计和估计方法的验证三个步骤；所述CKF算法改进包括建立并联电池单体不同差异状态下状态噪声矩阵调节系数，基于并联电池差异状态的状态噪声矩阵自调节，进行差异状态下的并联电池SOC估计；CKF算法的改进还包括协方差矩阵对角化分解，所述协方差矩阵对角化分解的方法为用对角化变换来替换CKF算法中的Cholesky分解。有益效果：本发明融合误差协方差矩阵的对角分解及状态噪声矩阵自调节，可实现不同差异状态下的车用并联电池SOC准确有效地估计。
📄 2021104344253
📂 G01R31_388
👤 江苏大学
📅 2021-04-22
柿子坊 · 知识产权运营
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