公开(公告)号：CN118191623A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410612588.X

申请日：2024-05-17

Applicant: 西北工业大学宁波研究院

Inventor： 卢丞一 ,  梁海瑞 ,  张劭玮 ,  李炬晨 ,  裴毓 ,  胡欲立

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/378 ,  G01R31/392 ,  H01M8/04992 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/27 ,  G06N3/126 ,  G06N20/10

Abstract: 本申请的实施例涉及燃料电池技术领域，公开了一种基于AGA‑SVR的燃料电池剩余使用寿命的预测方法，该方法包括：获取训练样本集；构建SVR回归模型；定义搜索空间，在搜索空间中随机生成种群并进行初始化；使用训练样本集对SVR回归模型进行迭代训练，计算种群中每个染色体的适应度，并基于适应度在种群中确定亲代染色体；通过对亲代染色体进行基因重组实现种群更新，在达到最大迭代次数后，将最新的种群中适应度最高的染色体对应的惩罚因子和核参数作为最优参数，得到训练完成的预测模型；将采集到的待测燃料电池的输出电压数据输入至预测模型，得出待测燃料电池的剩余使用寿命，该方法提升了燃料电池剩余使用寿命的预测速度和精度。

公开(公告)号：CN117879128A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410287512.4

申请日：2024-03-13

Applicant: 西北工业大学宁波研究院

Inventor： 卢丞一 ,  张劭玮 ,  裴毓 ,  李炬晨 ,  王雪飞 ,  罗斯伦

IPC: H02J7/34 ,  H02J7/35 ,  H02J3/00 ,  H02J3/38 ,  B63H21/00 ,  B63H21/21 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明涉及能源管理技术领域，具体涉及一种大型集装箱船复合能源系统的能源管理系统及管理策略，该管理策略包括：获取影响集装箱船航行时的航行负载的影响因素的历史数据；建立负载预测模型，并对负载预测模型进行训练；根据负载预测模型预测系统在当前时刻输出的实际总负载功率；对锂离子电池以及超级电容工作时的介入时间点进行优化，获取对应的最优介入时间点，并对能源进行管理。本发明提高了燃料电池的输出效率，减少了燃料的消耗。

公开(公告)号：CN117110877A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202211524784.9

申请日：2022-11-30

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 马骏 ,  胡欲立 ,  卢丞一 ,  李炬晨

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/392 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于BO‑LSTM的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，旨在解决水下航行器动力系统中电池剩余循环次数预测不准确的问题，为电池的剩余循环次数预测提供参考。其特征为：1.对电池进行充放电循环试验并划分训练集与测试集2.建立电池健康度与剩余使用寿命的联系；3.建立BO‑LSTM模型；4.将数据代入BO‑LSTM算法模型，对电池剩余使用寿命进行预测。本发明方法将LSTM神经网络算法良好的拟合能力与贝叶斯优化算法优秀的寻优能力结合，为锂离子电池剩余使用寿命的预测提供了一种更高精度的方法，从而能够更准确的对锂离子电池剩余使用寿命进行预测。

公开(公告)号：CN113094981B

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202110329522.6

申请日：2021-03-28

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 张子正 ,  胡欲立 ,  李炬晨 ,  郝泽花 ,  宋保维 ,  郑乙

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/08 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明所提出的一种基于新陈代谢灰色神经网络模型和自助方法的锂离子电池可靠性评估方法，其预测精度较普通新陈代谢灰色模型和BP神经网络模型得到显著提高，组合模型能够充分利用BP神经网络模型的学习能力强、非线性映射能力好，以及灰色模型运算简单的特点，以及自助方法对样本数量要求低的特性，可以较好的拟合电池性能退化曲线，拥有较好的外推预测效果，最终得出在不同应力下贮存时电池的伪寿命，进而更高效更为低成本地完成可靠性评估，并使得最终的评估结果具有较强的客观性和全面性。