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发明专利 已授权

一种基于3DCNN的锂离子电池SOC估计方法

📄 申请号：CN202210025289.7 📄 发布日：2026/08/19

著录项目信息

申请日
2022-01-11
公开号
CN114062948A
公开日
2022-02-18
申请人
南通大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G01R31_387
IPC 分类号
G01R31_387 , G01R31_367 , G01R31_392 , G06F30_27 , G06N3_04 , G06N3_08 , G06F119_08 ,

技术画像

所属领域

其他分类 其他

应用场景

新能源汽车, 储能系统, 智能电网, 消费电子
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摘要

本发明提供了一种基于3DCNN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SOC估计方法中3DCNN卷积神经网络难以用于SOC估计的问题。其技术方案为：该方法包括以下步骤：步骤1）通过放电实验，反复测取电流等数据；步骤2）数据预处理并构建数据集；步骤3）通过3DCNN卷积神经网络对数据集进行训练，得到3DCNN模型用于实时估计。本发明的有益效果为：本发明使用的卷积神经网络结构能够发掘相邻放电周期之间同一时间点上输入数据的联系，时间维度上的卷积核不仅能考虑循环次数，还能提取各个循环之间的特征关系，且凭借其高适应能力，还可以进行电池剩余容量、电池剩余寿命等电池各个参数的预测。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN114062948A

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该专利的转让价格是多少？

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

……

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图1
图2
图3

法律状态时间线

20220520
✅ 授权
20220308
?? 实质审查的生效 ：
20220218
📄 公开
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议价
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