发明专利已授权

一种基于融合神经网络的锂离子电池SOC估计方法

📄 申请号：CN202210038879.3 📄 发布日：2026/08/27

著录项目信息

申请日

2022-01-13

公开号

CN114487845A

公开日

2022-05-13

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_367

IPC 分类号

G01R31_367 , G01R31_382 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法电池管理锂离子电池技术

应用场景

新能源汽车, 储能系统, 电池管理系统, 电动汽车, 智能电池监控

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摘要

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。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于电池容量的锂离子电池SOC估计方法

当前第 / 件

基于改进混沌SCSO算法的太阳日总辐射量模型辨识方法

同领域国内专利 · IPC: (G01R31_367)

G01R31_00 G01R31_01 G01R31_02 G01R31_08 G01R31_11 G01R31_12 G01R31_14 G01R31_16 G01R31_18 G01R31_24 G01R31_26 G01R31_265 G01R31_28 G01R31_317 G01R31_3177 G01R31_3185 G01R31_327 G01R31_34 G01R31_36 G01R31_364 G01R31_367 G01R31_378 G01R31_379 G01R31_382 G01R31_3835 G01R31_3842 G01R31_385 G01R31_387 G01R31_388 G01R31_389 G01R31_392 G01R31_396 G01R31_40 G01R31_42 G01R31_44 G01R31_50 G01R31_52 G01R31_54 G01R31_55 G01R31_56 G01R31_58 G01R31_62 G01R31_64 G01R31_66 G01R31_67 G01R31_68 G01R31_69 G01R31_72 覆盖48个领域

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