-
公开(公告)号：CN110752410B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN201911045694.X
申请日：2019-10-30
Applicant: 上海理工大学
IPC: H01M10/42 , B07C5/344 , G01R31/367 , G01R31/388 , G06F18/23213 , G06F18/24 , G06N3/006
Abstract: 本发明提出了一种快速分选和重组退役锂电池的方法，该方法如下步骤：步骤S1.对N个待测退役锂电池测得M个排除内阻影响后的电池电压Ud、容量的数据以及全部待测退役锂电池的内阻，其中，M≤N；步骤S2.随机选取部分电池电压Ud和容量的数据作为训练数据，得到训练好的电池容量分选模型，并利用PSO算法对其中的参数优化，利用PSO‑SVR模型对剩余锂电池容量进行预测；步骤S3.运用带有梯次利用场景系数δ的K‑means算法对N个退役锂电池进行聚类，调节梯次利用场景系数δ大小以适应不同场景重组要求。本发明能够提高退役锂电池梯次利用的安全性与经济性。
-
公开(公告)号：CN111060820B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN201911189262.6
申请日：2019-11-28
Applicant: 上海理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/388
Abstract: 本发明提出了一种基于二阶RC模型的锂电池SOC和SOP估计方法，该估计方法包括如下步骤：步骤S1，选定锂电池的类型及型号，获取相应的技术参数并建立电池等效电路模型；步骤S2，在特定温度下，对电池进行HPPC实验并获得电池特征参数，建立电池开路电压与SOC的关系，结合最优化方法进行参数辨识，将得到的参数反馈到模型中；步骤S3，结合EKF算法进行SOC闭环估计；步骤S4，根据P＝U*I估计出电池瞬时功率和限制功率。本发明创新之处在于将原来以电流为输入，电压为输出的电池模型改进为以电压作为输入，电流作为输出的模型。因为对于SOP估计，已知电压算电流的模型更合适，能解决现有方法存在的步骤繁琐，计算量大的问题。
-
公开(公告)号：CN111446514A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010187854.0
申请日：2020-03-17
Applicant: 上海理工大学
IPC: H01M10/44
Abstract: 本发明提出了一种伴随电池寿命衰减合理调整锂电池放电截止电压的方法，该方法包括：基于锂电池基本参数表获取充电截止电压、放电截止电压以及额定容量，然后设定安全充电截止电压和安全放电截止电压，从而获得初始的安全放电量，最后设定电池的预设放电量；利用安时积分法估算已放电量，将预设放电量作为放电标准，当已放电量达到预设放电量时则停止放电；电池寿命周期内安全放电量逐渐小于预设放电量，当电压达到安全放电截止电压时电池停止放电。本发明通过控制放电电量不变，保证电池容量衰减情况下输出电量的稳定，从而使用户感觉在一定期间内电动汽车续航里程稳定不变，具有调节控制方法简单以及便于商业化的特点。
-
公开(公告)号：CN110752410A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201911045694.X
申请日：2019-10-30
Applicant: 上海理工大学
IPC: H01M10/42 , B07C5/344 , G01R31/367 , G01R31/388 , G06K9/62 , G06N3/00
Abstract: 本发明提出了一种快速分选和重组退役锂电池的方法，该方法如下步骤：步骤S1.对N个待测退役锂电池测得M个排除内阻影响后的电池电压Ud、容量的数据以及全部待测退役锂电池的内阻，其中，M≤N；步骤S2.随机选取部分电池电压Ud和容量的数据作为训练数据，得到训练好的电池容量分选模型，并利用PSO算法对其中的参数优化，利用PSO-SVR模型对剩余锂电池容量进行预测；步骤S3.运用带有梯次利用场景系数δ的K-means算法对N个退役锂电池进行聚类，调节梯次利用场景系数δ大小以适应不同场景重组要求。本发明能够提高退役锂电池梯次利用的安全性与经济性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112816892B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202110033450.0
申请日：2021-01-11
Applicant: 上海理工大学
IPC: G01R31/387 , G01R31/388 , G01R31/389
Abstract: 本发明涉及一种储能电站中电堆性能的测试方法，根据性能测试条件判断电堆是否进行性能测试；开始性能测试时，持续判断储能电站的运行状态是否满足功率约束条件，若满足，则继续进行性能测试，否则，中断性能测试；根据终止测试条件和再次测试条件，中断后的电堆重新进行性能测试或终止性能测试。与现有技术相比，本发明根据电堆的状态和外界的的需求功率，控制电堆进行性能测试或中断性能测试，不影响储能电站的运行，在不影响储能电站并网运行的情况下测试电堆的性能。
-
公开(公告)号：CN111060820A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911189262.6
申请日：2019-11-28
Applicant: 上海理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/388
Abstract: 本发明提出了一种基于二阶RC模型的锂电池SOC、SOP估计方法，该估计方法包括如下步骤：步骤S1，选定锂电池的类型及型号，获取相应的技术参数并建立电池等效电路模型；步骤S2，在特定温度下，对电池进行HPPC实验并获得电池特征参数，建立电池开路电压与SOC的关系，结合最优化方法进行参数辨识，将得到的参数反馈到模型中；步骤S3，结合EKF算法进行SOC闭环估计；步骤S4，根据P＝U*I估计出电池瞬时功率和限制功率。本发明创新之处在于将原来以电流为输入，电压为输出的电池模型改进为以电压作为输入，电流作为输出的模型。因为对于SOP估计，已知电压算电流的模型更合适，能解决现有方法存在的步骤繁琐，计算量大的问题。
-
公开(公告)号：CN112816892A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110033450.0
申请日：2021-01-11
Applicant: 上海理工大学
IPC: G01R31/387 , G01R31/388 , G01R31/389
Abstract: 本发明涉及一种储能电站中电堆性能的测试方法，根据性能测试条件判断电堆是否进行性能测试；开始性能测试时，持续判断储能电站的运行状态是否满足功率约束条件，若满足，则继续进行性能测试，否则，中断性能测试；根据终止测试条件和再次测试条件，中断后的电堆重新进行性能测试或终止性能测试。与现有技术相比，本发明根据电堆的状态和外界的的需求功率，控制电堆进行性能测试或中断性能测试，不影响储能电站的运行，在不影响储能电站并网运行的情况下测试电堆的性能。
-
公开(公告)号：CN110320473B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201910680281.2
申请日：2019-07-26
Applicant: 上海理工大学
IPC: G01R31/382 , G01R31/387 , G01R31/367
Abstract: 本发明提供一种基于卡尔曼滤波及模糊逻辑汽车锂电池容量估计方法，用于提高汽车锂电池的实际电池容量值的估计精度，包括如下步骤：通过电池管理系统采集汽车锂电池在多次充电过程中的充电数据；剔除因汽车自身电能回收而造成锂电池充电的充电数据段，获取有效充电数据段；通过安时积分计算获取每个有效充电数据段对应的当前段计算电池容量值以及下一段计算电池容量值；通过预设权重获取卡尔曼滤波的输入噪声和输出噪声，并获取每个有效充电数据段对应的的下一段预估电池容量值；通过迭代计算，获得与每个有效充电数据段对应的最优容量估计值，本发明能够通过调整权重系数，控制卡尔曼滤波的输出噪声，进而提高电池容量估计精度。
-
公开(公告)号：CN110320473A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910680281.2
申请日：2019-07-26
Applicant: 上海理工大学
IPC: G01R31/382 , G01R31/387 , G01R31/367
Abstract: 本发明提供一种基于卡尔曼滤波及模糊逻辑汽车锂电池容量估计方法，用于提高汽车锂电池的实际电池容量值的估计精度，包括如下步骤：通过电池管理系统采集汽车锂电池在多次充电过程中的充电数据；剔除因汽车自身电能回收而造成锂电池充电的充电数据段，获取有效充电数据段；通过安时积分计算获取每个有效充电数据段对应的当前段计算电池容量值以及下一段计算电池容量值；通过预设权重获取卡尔曼滤波的输入噪声和输出噪声，并获取每个有效充电数据段对应的的下一段预估电池容量值；通过迭代计算，获得与每个有效充电数据段对应的最优容量估计值，本发明能够通过调整权重系数，控制卡尔曼滤波的输出噪声，进而提高电池容量估计精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.021 seconds)
