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公开(公告)号：CN114506243B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202210095108.8
申请日：2022-01-26
Applicant: 北京海博思创科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种车载电池系统的功率控制方法及车载电池管理装置。该方法包括：在车载电池系统放电过程中，检测所述车载电池系统的电压和所述车载电池系统的输出功率；若所述车载电池系统的电压未超过设定电压阈值，则控制所述输出功率为额定输出功率；若所述车载电池系统的电压超过所述设定电压阈值，则输出降低所述输出功率的请求，以使整车控制器降低所述输出功率。本申请通过车载电池系统的电压对输出功率进行限制，能够有效利用车载电池系统的能量，提高了车载电池系统能量利用率。
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公开(公告)号：CN112595980B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202011503040.X
申请日：2020-12-17
Applicant: 北京海博思创科技股份有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本申请提供一种电池储能系统寿命的预测方法、装置及设备。该方法中，通过获取包括多个电池单元的电池储能系统在预设时间段的工况数据，基于工况数据，预先获取的电池单元的循环寿命衰减速率参数表以及日历寿命衰减速率参数表，计算电池储能系统在预设时间段内的总寿命衰减。再根据电池储能系统在预设时间段初始时的健康状态SOH以及总寿命衰减，计算获取电池储能系统在预设时间段结束时的SOH，最后根据电池储能系统在预设时间段结束时的SOH，获取电池储能系统的剩余使用寿命。本方法中，通过预设时间段内的总寿命衰减以及预设时间段初始时的SOH，确定出预设时间段结束时的SOH，实现了更加准确地预测电池储能系统的寿命。
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公开(公告)号：CN116165555A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310124866.2
申请日：2023-02-03
Applicant: 北京海博思创科技股份有限公司
IPC: G01R31/385 , H01M10/42 , G01R31/389 , G01K13/00 , G01K1/14
Abstract: 本申请提供一种电芯异常膨胀现象的识别方法、装置、设备、介质及产品，该方法包括：获取目标电池储能系统在运行过程中多个目标电芯对应的温度传感器在各采样点采集到的对应目标电芯温度；根据各目标电芯在各采样点的对应目标电芯温度判断至少一个目标电芯在运行过程中的是否具有温度相关的离群特征；根据是否具有温度相关的离群特征的判断结果识别是否有发生异常膨胀现象的电芯。本方法无需额外部署温度传感器，不会额外增加该系统物料成本或采集成本，并且温度相关的离群特征可以准确判定目标电芯是否出现异常膨胀现象。同时该方法并不局限于特定场景下的电芯，所以具有较强的移植性和通用性。
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公开(公告)号：CN116014851A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310040086.X
申请日：2023-01-11
Applicant: 北京海博思创科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种储能系统的功率分配方法、装置、设备及存储介质，涉及储能系统技术领域，该储能系统的功率分配方法包括：获取储能单元的额定充电功率和额定放电功率，根据额定充电功率和额定放电功率，获取储能单元的实际充电电量和实际放电电量；根据实际充电电量和实际放电电量，确定储能单元对应的充放电平均比例系数；根据额定放电功率、储能单元的最大放电能力以及储能系统包含的PCS对应的充放电转换效率，确定储能单元对应的最大充放电比例系数限幅；根据额定充电功率、额定放电功率、充放电平均比例系数以及最大充放电比例系数限幅，确定储能单元的实际充电功率和实际放电功率。本申请能够准确地进行功率分配。
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公开(公告)号：CN115230492A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210956965.2
申请日：2022-08-10
Applicant: 北京海博思创科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种电池动力集成系统及其控制方法、设备和介质。该方法包括：获取动力系统的SOP功率需求；根据每个动力子系统的功率信息，确定目标动力子系统；通过所述控制器控制所述目标动力子系统的开关电路导通，以使得所述目标动力子系统工作。本申请的方法通过控制器控制开关电路的通断，保留匹配的动力子系统组合，以实现通过简单配置，满足电动汽车的不同需求，节约了成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115079030A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210641180.6
申请日：2022-06-08
Applicant: 北京海博思创科技股份有限公司
IPC: G01R31/392 , G01R31/389 , G01R31/385 , G01R31/367 , G01D21/02 , G16C20/30 , G16C10/00
Abstract: 本申请提供一种电池系统预警方法、装置、电子设备及存储介质，涉及储能领域。所述方法包括：获取电池系统当前的实际环境参数以及实际预警参数；其中，实际预警参数包括当前的电池膨胀力以及电池膨胀力变化率；根据实际环境参数，查找各环境参数下的预警阈值，得到实际环境参数下的预警阈值；其中，各环境参数下的预警阈值是通过构建电池系统仿真模型，选取多个环境参数输入电池系统仿真模型，进行仿真测试得到的；若至少一个实际预警参数超出实际环境参数下对应的预警阈值，则执行告警处理。以上方案，通过检测电池膨胀相关的参数进行告警，能够为消防措施和相关人员逃生预留充足时间，提高电池系统安全性。
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公开(公告)号：CN114448053A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210121628.1
申请日：2022-02-09
Applicant: 北京海博思创科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种电池系统的充电控制方法、装置、电子设备及存储介质。在对电池系统进行充电的过程中，实时获取电池系统中的多个单体电压，当目标电压大于或等于预设的充电截止电压最小值时，获取电池系统的参数值，根据参数值、预设的充电截止电压最大值和充电截止电压最小值，确定目标充电截止电压，根据目标充电截止电压控制电池系统进行充电。在该方法中，当目标电压大于或等于预设的充电截止电压最小值时，实时获取电池系统的参数值，此时，利用该参数值，并结合预设的充电截止电压最大值和最小值，来动态确定目标充电截止电压，可以减小电池系统中电芯之间的差异性，提高电芯之间的一致性，进而可以最大程度地提高系统容量。
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公开(公告)号：CN113071323A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202010005744.8
申请日：2020-01-03
Applicant: 北京海博思创科技股份有限公司
IPC: B60L3/12
Abstract: 本申请实施例提供一种电动汽车能耗分析方法和装置，该方法包括：获取电动汽车的第一运行数据；从所述第一运行数据中获取满足预设规则的第二运行数据；根据所述第二运行数据，对所述电动汽车的能耗进行分析；其中，所述满足预设规则包括：运行数据的质量满足预设质量要求、属于预设特征参数的运行数据。由于是从获取的所述电动汽车的第一运行数据中筛选得到满足预设规则的所述第二运行数据，再分析得到所述电动汽车的能耗。因此获得的电动汽车能耗的准确性高。
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公开(公告)号：CN120090241A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202411495130.7
申请日：2024-10-24
Applicant: 北京海博思创科技股份有限公司
IPC: H02J3/28 , H02J3/32 , G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 本申请提供一种储能调度方法、装置、设备、存储介质及程序产品。该方法包括一个或多个储能资源，每个储能资源包括一个或多个储能设备；获取每个储能资源的第一设备参数和储能资源所在环境的第一环境参数；根据每个储能资源的第一设备参数和第一环境参数，分别确定每个储能资源的第一实时运行约束条件、第一能效损耗成本函数和第一寿命衰减成本函数；根据第一能效损耗成本函数、第一寿命衰减成本函数和预测电价，确定一个或多个储能资源的收益函数；确定收益函数在第一实时运行约束条件下最大化时，每个储能资源的功率最优解，并按照每个储能资源的功率最优解，调度每个储能资源。本申请的方法，实现了最大化经济效益的智能储能调度方法。
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公开(公告)号：CN120086584A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202411941268.5
申请日：2024-12-26
Applicant: 北京海博思创科技股份有限公司
IPC: G06F18/214 , G01R31/367 , G06F30/27 , G06F18/25
Abstract: 本申请实施例提供一种电池寿命预测模型的训练方法、电池寿命预测方法和设备。该方法通过获取样本电池的静态样本数据和动态样本数据构建样本数据集，并采用该样本数据集，对预测模型进行训练处理，得到电池寿命预测模型，进而将目标电池的电池数据输入至电池寿命预测模型，得到目标电池的预测寿命。其中，静态样本数据包括样本电池的固态属性，动态样本数据包括样本电池在多种工况下的运行数据，因此，通过上述方法训练电池寿命预测模型，使得该电池寿命预测模型能够捕捉电池类型和多种工况对电池寿命的影响，提高了预测模型的泛化能力，因此采用上述电池寿命预测模型对多种工况下不同类型的电池进行寿命预测，提高了电池预测寿命的准确性。
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