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公开(公告)号：CN107688155A
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201710979124.2
申请日：2017-10-19
Applicant: 中国矿业大学 , 延锋伟世通电子科技(南京)有限公司
IPC: G01R31/36
Abstract: 一种用于电池管理系统中的电池剩余容量估算方法，属于电池剩余容量估算方法，本方法同时参考了扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman Filter,EKF)与安时积分法，并将EKF算法的结果S1与安时积分法的结果S2进行处理后得到SOC的最终估算值S；针对安时积分法与扩展卡尔曼滤波法的各自特点，其在扩展卡尔曼滤波法较为精确的几种情况下，多次利用扩展卡尔曼滤波法结果更新安时积分法的值，显著降低了安时积分法的累计误差；以安时积分法结果为判断标准，在电量不同的阶段制定不同的SOC取值方法，并且可依据电池模型精度来自动调节两种算法结果所占权重，将模型不精确时的误差显著降低。经验证，该算法具有较高的精确性与可靠性。
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公开(公告)号：CN110196393A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910474414.0
申请日：2019-05-31
Applicant: 中国矿业大学 , 延锋伟世通电子科技(南京)有限公司
IPC: G01R31/378 , G01R31/367 , G01R31/3842 , G01R31/388
Abstract: 本发明公开了一种锂电池荷电状态、能量状态和功率状态的联合在线估计方法。本发明基于联合卡尔曼滤波的滑模观测器算法对电池的开路电压(OCV)进行估计，进而实现锂电池三种状态的联合估计。本发明包括：锂电池改进PNGV模型的建立，利用最小二乘法实现模型参数的辨识。利用联合卡尔曼滤波的滑模观测器实时估算电池OCV，并基于建立的改进PNGV模型实现锂电池三种状态的在线估计。基于本发明的锂电池状态估计利用一个算法同时实现了三个锂电池状态量的估计，减少了计算量，同时通过改进的PNGV模型和联合卡尔曼滤波的滑模观测器算法保证了锂电池状态的实时精确估计。
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公开(公告)号：CN110196393B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN201910474414.0
申请日：2019-05-31
Applicant: 中国矿业大学 , 延锋伟世通电子科技(南京)有限公司
IPC: G01R31/378 , G01R31/367 , G01R31/3842 , G01R31/388
Abstract: 本发明公开了一种锂电池荷电状态、能量状态和功率状态的联合在线估计方法。本发明基于联合卡尔曼滤波的滑模观测器算法对电池的开路电压(OCV)进行估计，进而实现锂电池三种状态的联合估计。本发明包括：锂电池改进PNGV模型的建立，利用最小二乘法实现模型参数的辨识。利用联合卡尔曼滤波的滑模观测器实时估算电池OCV，并基于建立的改进PNGV模型实现锂电池三种状态的在线估计。基于本发明的锂电池状态估计利用一个算法同时实现了三个锂电池状态量的估计，减少了计算量，同时通过改进的PNGV模型和联合卡尔曼滤波的滑模观测器算法保证了锂电池状态的实时精确估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107688155B
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201710979124.2
申请日：2017-10-19
Applicant: 中国矿业大学 , 延锋伟世通电子科技(南京)有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/382
Abstract: 一种用于电池管理系统中的电池剩余容量估算方法，属于电池剩余容量估算方法，本方法同时参考了扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman Filter,EKF)与安时积分法，并将EKF算法的结果S1与安时积分法的结果S2进行处理后得到SOC的最终估算值S；针对安时积分法与扩展卡尔曼滤波法的各自特点，其在扩展卡尔曼滤波法较为精确的几种情况下，多次利用扩展卡尔曼滤波法结果更新安时积分法的值，显著降低了安时积分法的累计误差；以安时积分法结果为判断标准，在电量不同的阶段制定不同的SOC取值方法，并且可依据电池模型精度来自动调节两种算法结果所占权重，将模型不精确时的误差显著降低。经验证，该算法具有较高的精确性与可靠性。
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公开(公告)号：CN109116251B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201810884610.0
申请日：2018-08-06
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01R31/367 , B60L58/12
Abstract: 一种基于复合式工况的锂电池参数辨识方法，属于电池管理技术领域。复合式工况由N组循环组成，每组循环包括一个快速变化的充放电阶段，一个恒流放电阶段，一个静置阶段。在任意循环的静置阶段，根据电池端电压与时间关系可以估算出τ2；在任意循环的恒流放电阶段，根据欧姆定律，可以计算出R0、R1、R2三个内阻的和；对于SOC＝100％开始的第一个循环，利用下一个循环参数R2，C2代替，而不会引入过多误差；N组循环辨识出对应组数的电池模型数据，通过“查表+线性插值”的方法构造全SOC范围的电池模型。根据总容量求出每次恒流放电工况后电池对应的SOC，记录各SOC下的开路电压，拟合出完整的SOC‑OCV曲线。优点：充分考虑不同工况下的参数辨识具有更强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108711901B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201810503454.9
申请日：2018-05-23
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 一种基于全桥级联型电池均衡拓扑及均衡控制方法，属于电池管理技术领域。将电池与全桥模块并联形成一个电池模块，多个电池模块级联构成电池组；在充放电过程中根据单体电池SOC大小，控制电池组中全桥模块工作在不同的状态，使单体电池正向或反向接入电池组，整组电池放电的同时单体电池充电；整组电池充电的同时单体电池放电；电池组中单体电池SOC趋于一致。确保整个电池组的输出电压在均衡过程中保持恒定。后级DC‑DC电路保证在均衡结束后的电压突变不会影响整个电池组的输出。优点：单体电池反接入电池组能很好地完成均衡工作，缓解了传统恒流充电导致的电池极化效应，且实现故障电池切除。设置的切换阈值减少了SOC排序次数，提高了算法的运行速度。
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公开(公告)号：CN109116251A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810884610.0
申请日：2018-08-06
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 一种基于复合式工况的锂电池参数辨识方法，属于电池管理技术领域。复合式工况由N组循环组成，每组循环包括一个快速变化的充放电阶段，一个恒流放电阶段，一个静置阶段。在任意循环的静置阶段，根据电池端电压与时间关系可以估算出τ2；在任意循环的恒流放电阶段，根据欧姆定律，可以计算出R0、R1、R2三个内阻的和；对于SOC＝100％开始的第一个循环，利用下一个循环参数R2，C2代替，而不会引入过多误差；N组循环辨识出对应组数的电池模型数据，通过“查表+线性插值”的方法构造全SOC范围的电池模型。根据总容量求出每次恒流放电工况后电池对应的SOC，记录各SOC下的开路电压，拟合出完整的SOC-OCV曲线。优点：充分考虑不同工况下的参数辨识具有更强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108711901A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810503454.9
申请日：2018-05-23
Applicant: 中国矿业大学
CPC classification number: H02J7/0014 , B60L58/13 , B60L58/22 , H02J7/0021
Abstract: 一种基于全桥级联型电池均衡拓扑及均衡控制方法，属于电池管理技术领域。将电池与全桥模块并联形成一个电池模块，多个电池模块级联构成电池组；在充放电过程中根据单体电池SOC大小，控制电池组中全桥模块工作在不同的状态，使单体电池正向或反向接入电池组，整组电池放电的同时单体电池充电；整组电池充电的同时单体电池放电；电池组中单体电池SOC趋于一致。确保整个电池组的输出电压在均衡过程中保持恒定。后级DC‑DC电路保证在均衡结束后的电压突变不会影响整个电池组的输出。优点：单体电池反接入电池组能很好地完成均衡工作，缓解了传统恒流充电导致的电池极化效应，且实现故障电池切除。设置的切换阈值减少了SOC排序次数，提高了算法的运行速度。
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