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公开(公告)号：CN101814639A
公开(公告)日：2010-08-25
申请号：CN201010167690.1
申请日：2010-05-06
Applicant: 惠州市亿能电子有限公司 , 北京交通大学
IPC: H01M10/44
Abstract: 本发明涉及电池充电技术领域，具体是指锂离子电池的充电方法。所述充电方法通过电池的极化电压的计算公式：UP＝UO-UOCV-UR＝UO-f(SOC)-I×Rd，可以求出电池极化电压的数值变化，通过将极化电压控制在一定数值范围之内，保证在充电电压曲线上产生的畸变固定不变，自动调节电池在充电过程中不同SOC状态下同一极化电压下对应的充电电流，使得电池的充电速度可控。所述充电方法在保证电池寿命的前提下，大大提高了电池的充电速度；同时由于充电时间的缩短，提高了电池的利用效率，减少了电池更换模式下备用电池组的数量，对电动车辆的规模化应用提供了条件。
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公开(公告)号：CN119689274A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411969467.7
申请日：2024-12-30
Applicant: 北京交通大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/2113 , G06F17/18 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于运行模式画像的电池组健康状态评估方法和系统，涉及电池组管理技术领域，采用安时积分法对电池组的历史运行数据进行分析，得到多个电池组标签容量，通过历史运行数据构建运行模式画像，并对运行模式画像进行统计分析，得到多个统计特征，再通过各个电池组标签容量对各个统计特征进行自适应冗余特征筛选，得到多个相关健康指标，采用各个相关健康指标对预设的电池组健康状态评估模型进行训练，得到目标电池组健康状态评估模型。克服了现有的电池组健康状态评估模型主要是基于固定工况下的电池单体级别测试数据进行开发，当面获取的时序采集数据临杂乱无章时，无法对电池组健康状态进行准确评估的技术问题。
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公开(公告)号：CN119475661A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411352178.2
申请日：2024-09-26
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提出一种宽温域锂离子电池电化学建模方法，包括：基于一体化测试工装对电池进行不同温度和不同倍率的恒流充电测试，检测电池的电压曲线；通过一次一项灵敏度分析法系统研究了温度、倍率和荷电状态等多维度因素对锂离子电池电化学参数灵敏度的影响；对于从参数灵敏度分析结果中提取出的高灵敏度参数，需要着重获取其精细的数值并将其带入宽温域下锂离子电池的电化学模型中进行计算；针对低温下部分参数的辨识过程存在缺陷的问题，利用常温及以上情况获得的参数值拟合成温度修正方程直接计算出低温下的电化学参数值，带入电化学模型后有效提升了宽温域模型的仿真精度。本发明为推动锂离子电池的实际应用提供了有力保障。
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公开(公告)号：CN118604616A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410557286.7
申请日：2024-05-07
Applicant: 隆瑞三优新能源汽车科技有限公司 , 北京交通大学 , 北京理工大学
IPC: G01R31/36 , G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/382 , G01R31/385 , G01R31/387
Abstract: 本发明从考虑熵热影响的电池内阻等效电路模型出发，由热力学第一定律推导了熵热系数与开路电压的关系，得到更加完善的单向充电效率的计算公式。通过对钛酸锂电池在不同温度和倍率下的充电工况测得的数据进行计算，得到考虑熵热的更为准确的充电效率，以此为神经网络训练数据，建立钛酸锂电池充电效率预测模型。相比于最新充电效率计算和预测方法，本发明熵热系数与开路电压的关系得到连续时间下的充电效率计算方法。此外，采用BP神经网络，通过对比不同的超参数组合，得到了从最优的充电效率预测模型。并且最终将模型转换成Tensorflow Lite，将神经网络集成到嵌入式中，实现了对钛酸锂电池充电效率的在线预测。
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公开(公告)号：CN118465548A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410495281.6
申请日：2024-04-23
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/388 , G01R31/396
Abstract: 本发明公开了一种锂离子电池组工况容量估计方法，属于锂离子电池技术领域的。基于电池组运行的部分充电过程提取的特征参数和生成的单体层面、电池组层面的标签数据，结合机器学习算法建立了锂离子电池组工况容量估计模型；与传统无标签生成方法相比，实现了少量训练样本实车充电工况下电池组工况容量的高精度估计，解决了现有机器学习方法需要电池组大量老化数据的问题，缩短了老化测试周期、降低了人力物力成本；同时本发明提出的特征参数提取方法具有实车可获取性，为实车工况下的锂离子电池组状态估计等研究奠定了基础，对电池组工况容量估计具有重要意义，有一定的工程应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118260854A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410162424.1
申请日：2024-02-04
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/367 , G06F119/06 , G06F113/04
Abstract: 本发明提供一种城轨列车运行综合优化方法，属于列车节能运行技术领域。该方法通过获取系统优化所需相关数据，构建城轨系统等效的电路模型，在不同时段下，对所有在线列车群按供电区间进行划分，采用双环优化方法对每个区间内的多列车最优时刻表及速度曲线进行求解，之后考虑了实际运行中受到的各种扰动的影响，最终实现动态快速优化，使得供电系统总能耗最小。本发明在在满足安全、准点、乘客舒适度、旅客运送能力等多目标约束条件下，以城市供电网端口处电能消耗最小为目标，提出一种城轨列车群多目标多尺度的动态优化方法，最终得到一套综合的列车群节能运行方案。
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公开(公告)号：CN118082597A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410165733.4
申请日：2024-02-05
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及公交车充电技术领域，具体涉及一种考虑动态充电能量效率的公交车快充站有序充电方法；该方法首先确定满足公交线路运行的电量需求，随后建立充电能量转换效率与车载储能系统实际充入的充电功率之间的关系，以一天中充电站的实际用电量最小或一天之中充电站的实际电费最少为目标函数，建立非线性的优化目标函数模型，随后将非线性的优化目标函数模型转换为混合整数凸规划问题，求解混合整数凸规划问题得到最优的充电计划，包括每辆车的最优充电时刻及对应的充电功率；本方案充分考虑了充电功率与变压器效率、充电机效率和电池效率之间的关系，提高了电动公交车的充电能量转换效率，降低了充电站运营商的用电成本和电动公交车的充电成本，提高了经济性。
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公开(公告)号：CN118024929A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410168194.X
申请日：2024-02-05
Applicant: 北京交通大学 , 隆瑞三优新能源汽车科技有限公司
Abstract: 本发明提供了基于数据驱动电池效率模型的公交车快充站能量管理方法，包括：根据充电站的运行时间、设备功率限制、数量限制以及公交车发车计划，确定满足公交线路运行的电量需求；通过实验测试得电池发热损耗，建立充电能量转换效率与车载储能系统实际充入的充电功率之间的关系；以一天中充电站的实际用电量最小或一天之中充电站的实际电费最少为目标函数，其中考虑电池发热损耗，以充电站运营时间、充电桩数量、充电桩最大功率、配电容量、电动公交车出行电量需求、电动公交车充电时间连续性为约束条件建立优化模型；使用分段线性化将非线性的优化目标函数模型转换为混合整数凸规划问题，求解混合整数凸规划问题得到最优的充电计划，包括每辆车的最优充电时刻及对应的充电功率。本发明的方法提高了充电的能量转换效率，减少了电池的发热损耗并延长了电池的使用寿命，在提高充电能量转换效率的同时降低了公交车的充电成本，提高了经济性。
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公开(公告)号：CN117273076A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202310952299.X
申请日：2023-07-31
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0985 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/0442 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力的时空多图卷积网络的电动汽车充电站负荷预测方法及系统，涉及电动汽车技术领域；现有技术中的充电负荷图神经网络的预测方法采用的是基于固定位置拓扑的连接图，依赖相互连接关系无法充分提取相关性，对负荷预测的精度有着不容忽视的影响；本发明构建了蕴含交通和地理位置因素的充电负荷的时空图结构负荷模型，通过门控空洞因果卷积来捕捉数据的时间特征，将时空注意力机制与卷积运算相结合，引入了基于物理图和虚拟图的时空多图卷积网络，建立了基于注意力的时空多图卷积网络的充电站群负荷预测的方法及系统，提高充电站负荷预测的准确性。
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公开(公告)号：CN116147840A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310016337.0
申请日：2023-01-06
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01M3/02 , G01M3/00 , G01R31/385 , G01R31/392 , G01M3/40
Abstract: 本发明通过整合表征电池电解液泄漏故障的电信号参数、热信号参数与气信号参数，建立故障特征参数集。依据各特征参数的诊断时间，划分各故障表征参数的有效作用区间，并制定诊断优先级。依据各特征参数的优先级，在多工况下对各特征参数进行组合，提出多参数融合的诊断方法。该方法可以提高电池漏液故障诊断的可靠性和及时性。
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