公开(公告)号：CN117930008A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202310691934.3

申请日：2023-06-12

Applicant: 中南大学

Inventor： 于天剑 ,  徐海铭 ,  毕福亮 ,  向超群 ,  成庶 ,  伍珣

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/3842 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/006 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提出了一种电池荷电状态预测方法，包括：获取待测电池的当前运行参数，运行参数包括端电压、端放电电流和端电压变化率；将当前运行参数输入预先训练的基于广义回归神经网络的电池荷电状态预测模型，获得电池荷电状态预测模型所输出的待测电池的荷电状态；其中，广义回归神经网络的平滑因子是通过改进的自适应粒子群算法优化获取的，改进的自适应粒子群算法通过将平滑因子作为粒子，基于预设打分函数与预设聚集度函数对粒子群个体误差和收敛程度进行量化处理，以控制粒子的速度权重。如此，能够实现实时预测电池的荷电状态，且预测精度高。

公开(公告)号：CN117930009A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202310904172.0

申请日：2023-07-21

Applicant: 中南大学

Inventor： 于天剑 ,  杨雨萌 ,  伍珣 ,  向超群 ,  徐海铭 ,  乔海洋

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/378 ,  G01R31/392 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/044 ,  G06N3/088 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本申请提出了一种镍镉蓄电池寿命预测方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，包括：通过构建的基于TimeGAN的数据增强模型对镍镉蓄电池的真实SOH数据集进行增强处理，获得所述镍镉蓄电池的模拟SOH数据集；对所述模拟SOH数据集中的各模拟SOH数据进行评价，并将满足预设评价要求的所述模拟SOH数据与所述真实SOH数据集进行混合重构，获得重构的训练数据集；采用所述训练数据集，构建基于GRU的镍镉蓄电池的剩余使用寿命预测模型；将待测镍镉蓄电池的历史真实SOH数据输入所述镍镉蓄电池的剩余使用寿命预测模型进行寿命预测，获得所述待测镍镉蓄电池的剩余使用寿命。如此，能够实现精确预测镍镉蓄电池的剩余使用寿命，预测精确性和泛化性高，且预测效率快。

公开(公告)号：CN119247170A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411386640.0

申请日：2024-09-30

Applicant: 中车大连机车车辆有限公司 ,  中南大学

Inventor： 吕婷婷 ,  王楠 ,  于天剑 ,  赵瑞山 ,  徐海铭 ,  李彩彩 ,  杨嘉宇

IPC: G01R31/385 ,  G01R31/367 ,  G01R19/00 ,  G06F18/214 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/096 ,  G06F123/02

Abstract: 本申请提出了一种电池荷电状态预测方法，包括：获取目标电池的待预测数据，待预测数据包括端电压、端放电电流和端电压变化率；将待预测数据输入预先训练的基于迁移学习的电池荷电状态预测模型，获得电池荷电状态预测模型所输出的目标电池对应的荷电状态预测结果；其中，电池荷电状态预测模型包括通过训练数据训练得到的基于时间分布搜索与匹配的迁移学习模型和Transformer模型。如此，能够实现准确且快速预测电池的荷电状态。