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公开(公告)号：CN111216568B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202010104963.1
申请日：2020-02-20
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于门控循环单元的纯电动汽车能量管理装置及方法，该装置包括：传感采集模块、控制模块、混合储能电路模块、信号驱动模块、供电电源模块。该方法包括：步骤1：采集超级电容和锂电池的电压值和电流值；步骤2：根据电压与电流曲线，进行信号去噪与平滑；步骤3：从电压与电流曲线中提取时域、频域以及时频特征；步骤4：利用自动编码器来进行特征降维；步骤5：将降维后的特征输入到训练好的门控循环单元模型中，预测未来时刻锂电池和超级电容分别需要的功率，并依据预测功率发出功率控制信号，进行能量管理。本发明相比于现有的能量管理装置不仅电路设计简单，而且功率分配的有效性和实时性很好，节省了所需能量。
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公开(公告)号：CN114497818B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202210093850.5
申请日：2022-01-26
Applicant: 中南大学
IPC: H01M10/615 , H01M10/651 , H01M10/63
Abstract: 本发明公开了一种低温环境下锂离子电池的内部快速加热方法。包括以下步骤：实时采集锂离子电池的温度、端电压、充放电电流，将上述采集值作为控制系统的输入；控制系统根据电池温度、电流等参数，采用扩展卡尔曼滤波估计锂离子电池的实时SoC；访问根据实验数据辨识出的锂离子电池电热耦合模型的参数数据库，获得实时的电池参数；采用遗传算法求解加热时间和能耗的优化问题，输出脉冲充放电电流幅值。本发明能显著缩短锂离子电池的加热时间，降低加热过程中锂离子电池的能量损耗，有效恢复低温环境下锂离子电池的性能，提高电动汽车在低温环境下的续航里程。
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公开(公告)号：CN116215324B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310518911.2
申请日：2023-05-10
Applicant: 中南大学
IPC: B60L58/26 , H01M10/613 , H01M10/625 , H01M10/633
Abstract: 本发明公开了一种重载货运列车自组网电池系统制冷方法、系统及介质，其中方法包括：实时获取重载货运列车行驶过程中主牵引电机消耗的牵引功率、车载电池温度；若车载电池温度大于或等于阈值温度，则采用快速制冷策略获取电池制冷功率给定值；若车载电池温度小于阈值温度，且大于或等于目标温度，则采用慢速制冷策略获取电池制冷功率给定值；若车载电池温度小于目标温度，则采用电池保温策略获取电池制冷功率给定值；根据得到的电池制冷功率给定值，执行电池制冷。该方法能够基于实时车载电池温度、牵引功率确定电池热管理系统所需的电池制冷功率，进而抑制电池老化。
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公开(公告)号：CN114487890A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210094201.7
申请日：2022-01-26
Applicant: 中南大学
IPC: G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种改进长短期记忆神经网络的锂电池健康状态估计方法。其步骤为：获取锂电池实验数据集；根据容量计算电池实际的健康状态，提取若干个能够表征电池健康状态的老化特征并对特征数据进行标准化处理；初始化相关参数并建立改进的长短期记忆神经网络模型，确定网络中需要优化的参数；对改进的长短期记忆神经网络估计模型进行训练；将训练得到的最优参数值作为长短期记忆神经网络模型中对应的值来进行锂离子电池健康状态的估计。本发明能够有效提高锂离子电池健康状态的估计精度。
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公开(公告)号：CN113644933A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202111147928.9
申请日：2021-09-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混合粒子群遗传算法的自适应直接序列扩频通信方法、系统和介质，其中方法包括：步骤1，基于多种环境条件和多种通信条件，构建扩频因子条件向量和扩频因子表达式；步骤2，将扩频因子条件向量抽象表示为粒子的地址，将扩频因子表达式作为适应度函数，采用混合粒子群遗传算法求解最优的扩频因子；步骤3，将求解得到的最优扩频因子作为通信双方最新的扩频因子，对需要传输的数据进行直接序列扩频通信。本发明能根据通信和环境条件快速求解最优扩频因子，增强通信系统的抗干扰性、提高带宽资源利用效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110289672B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201910595053.5
申请日：2019-07-03
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于温度抑制的可重构超级电容堆栈的充放电控制方法及系统，在充放电过程中周期性采集每个超级电容单体的温度；每个超级电容单体通过可控开关相互串并联连接；步骤2：根据每次采集到的每个超级电容单体的温度实时进行温度抑制处理，温度抑制过程为：计算当前采集到的每个超级电容单体的温度和平均温度的差值。根据差值信息得到每个超级电容单体的重构控制信号；根据每个超级电容单体的重构控制信号控制每个超级电容单体的可控开关的开闭。本发明通过控制超级电容单体在充放电过程中的接入和切出来实现温度抑制，延长整个超级电容堆栈的使用寿命，使得超级电容堆栈的所有个体的使用寿命达到一致。
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公开(公告)号：CN110239395B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201910557994.X
申请日：2019-06-26
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种复合电源的分频控制方法、分配控制装置及复合电源，该方法根据当前时刻的总线电压以及总线期望电压输出负载参考总电流；再计算出超级电容的能量状态SOE，并根据超级电容的能量状态SOE计算出超级电容的电流分配比例；然后，利用超级电容的电流分配比例获取滤波器的截止频率；最后，利用滤波器对负载参考总电流进行滤波得到低频电流分量、高频电流分量，以及将低频电流分量作为锂电池的参考电流，将高频电流分量作为超级电容的参考电流，并对复合电源进行分频控制。其中，通过控制超级电容电流的分配比例来控制超级电容的SOE变化，限制超级电容充入或放出的功率，有效地避免超级电容过度充放电。
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公开(公告)号：CN111262324A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010106962.0
申请日：2020-02-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种充电方法、控制系统及存储介质，其中充电方法包括：按预设时间间隔周期性采集并联的多组充电模块的实时电流；当检测到某一充电模块的电流超调超过预设值时，更改该充电模块的预设电流参考值；根据每个充电模块的实时电流计算出每个充电模块对应的协同偏差；根据每个充电模块对应的协同偏差计算出对应充电模块的开关器件的占空比，控制对应充电模块的充电电流。利用多充电模块协同充电的策略，将一路大电流均分成多路较小的电流，以此来减少大电流对元器件的损坏和建设充电站的成本；在充电系统中加入了电流超调抑制过程，以此来减小电流超调，延长充电系统的使用寿命。
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公开(公告)号：CN111262323A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010097488.X
申请日：2020-02-17
Applicant: 中南大学
IPC: H02J7/34
Abstract: 本发明公开了一种基于协同控制的可重构超级电容充电方法及装置，使用恒流源为超级电容主拓扑电路中的超级电容充电，其中，超级电容主拓扑电路包括若干相互串联的超级电容单元，每个超级电容单元包括1个超级电容和2个开关管，超级电容与其中1个开关管串联后再与另1个开关管并联，且该2个开关管的实时控制方法为：获取本地超级电容的电压和邻居超级电容的电压，采用协同均衡控制方法计算本地超级电容电压与参考电压、邻居超级电容电压的误差电压，并根据误差电压生成PWM信号，根据PWM信号驱动超级电容单元中的2个开关管。本发明提高整个储能系统的能量利用率，延长超级电容储能系统的使用寿命。
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公开(公告)号：CN114487890B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210094201.7
申请日：2022-01-26
Applicant: 中南大学
IPC: G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种改进长短期记忆神经网络的锂电池健康状态估计方法。其步骤为：获取锂电池实验数据集；根据容量计算电池实际的健康状态，提取若干个能够表征电池健康状态的老化特征并对特征数据进行标准化处理；初始化相关参数并建立改进的长短期记忆神经网络模型，确定网络中需要优化的参数；对改进的长短期记忆神经网络估计模型进行训练；将训练得到的最优参数值作为长短期记忆神经网络模型中对应的值来进行锂离子电池健康状态的估计。本发明能够有效提高锂离子电池健康状态的估计精度。
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