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公开(公告)号:CN119881664A
公开(公告)日:2025-04-25
申请号:CN202510329565.2
申请日:2025-03-19
Applicant: 北京经纬恒润科技股份有限公司
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明提供一种电池模型参数的辨识方法及装置,从云平台数据库读取特定时间段内的电池数据,根据每条电池数据提取多个充放电片段数据,按时间戳降序排列对每个充放电片段数据进行离散傅里叶变换生成频谱图。根据频谱图确定每个充放电片段数据所属的频率区间,进行滤波处理得到目标充放电片段数据。根据目标充放电片段数据和预设频率区间估计充电与放电参数。本方案不依赖大规模的训练集和长时间训练,无需神经网络算法即可高精度获取电池模型参数,保证云端BMS向车端BMS实时更新参数。频率分析能够揭示电池在全生命周期内的参数变化,满足长时间尺度下的故障诊断和安全预警需求,丰富了云端BMS的电池参数辨识方法。
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公开(公告)号:CN118777917A
公开(公告)日:2024-10-15
申请号:CN202410968984.6
申请日:2024-07-18
Applicant: 北京经纬恒润科技股份有限公司
IPC: G01R31/392 , G01R31/388 , G01R31/367 , G01R31/396
Abstract: 本申请公开一种电池包内部绝缘故障点位检测方法、装置及电子设备,方法包括:当电池管理系统上电初始化时,获取电池包内部各个电池单体的荷电状态值,并写入荷电状态数组;每隔预设时间间隔对所述荷电状态数组中各个电池单体的荷电状态值进行更新,得到更新后的荷电状态数组;根据所述更新后的荷电状态数组,确定所述电池包内部任意相邻的两个电池单体之间荷电状态值的相对变化;基于所述任意相邻的两个电池单体之间荷电状态值的相对变化,确定所述电池包内部的绝缘故障点位。本申请可以定位电池包内部的绝缘故障点位。
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公开(公告)号:CN118193204A
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN202410330105.7
申请日:2024-03-21
Applicant: 北京经纬恒润科技股份有限公司
IPC: G06F9/50 , G06F18/214 , G06F18/2431
Abstract: 本申请公开了一种数据处理方法和装置,该方法应用于第一服务器,服务器位于车机端和云端之间,该方法包括:从服务器中的存储区域获取不同采集时刻下的第一数据类型的第一电参数,其中,第一电参数包括电压数据、电流数据和温度数据;将第一数据类型的第一电参数转换为第二数据类型的第一电参数;将第二数据类型的多个电压数据进行聚合,得到电压数据集;根据电压数据集中各电压数据的第一时间戳信息与第二数据类型的温度数据的第二时间戳信息和电流数据的第三时间戳信息,按照时间窗口将电压数据集和第二数据类型的温度数据和电流数据进行拼接,得到目标数据;将目标数据存储至存储区域或数据库中,以使云端从存储区域或数据库中获取目标数据进行处理,如此无需耗费云端计算资源即可实现对新能源汽车BMS数据的处理,节省了云端计算资源。
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公开(公告)号:CN116879786A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202310880071.4
申请日:2023-07-18
Applicant: 北京经纬恒润科技股份有限公司
Inventor: 张文彬
IPC: G01R31/392 , G01R31/396 , G01R31/388 , G01R31/367 , G01R31/36
Abstract: 本申请公开了一种电池故障诊断方法及装置。该方法包括:分别获取目标电池包括的多个电池单体在目标时段内的累积总均衡电量增量,以及目标电池单体在目标时刻和多个历史时刻分别对应的第一偏离程度系数,根据多个累积总均衡电量增量,确定目标电池单体对应的第二偏离程度系数,并根据目标电池单体在目标时刻和多个历史时刻分别对应的第一偏离程度系数,确定目标电池单体对应的第三偏离程度系数,根据第二偏离程度系数和第三偏离程度系数对目标电池单体进行电池内短路故障和容量衰减故障的诊断,得到诊断结果。这样,可以对目标电池单体是否发生电池内短路故障和容量衰减故障进行联合诊断。
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公开(公告)号:CN117741439A
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202311616260.7
申请日:2023-11-29
Applicant: 北京经纬恒润科技股份有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/387
Abstract: 本申请公开了一种修正参数的确定方法、装置及设备。该方法包括:获取电池的模型参数,以及获取卡尔曼滤波算法的多个修正参数组;获取电池在第一时刻的第一实际充电状态;基于模型参数和多个修正参数组通过卡尔曼滤波算法预测电池在第一时刻的多个第一预测充电状态,其中,每个第一预测充电状态对应一个修正参数组;基于第二预测充电状态在多个修正参数组中确定卡尔曼滤波模型的第一修正参数组,其中,第二预测充电状态为和第一实际充电状态匹配的第一预测充电状态,卡尔曼滤波模型用于预测电池在动态过程中的充电状态。根据本申请实施例,能够提升模型中修正参数的准确性。
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公开(公告)号:CN120009738A
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202510329144.X
申请日:2025-03-19
Applicant: 北京经纬恒润科技股份有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/3842
Abstract: 本申请公开了一种电池荷电状态校正方法及装置,当接收到充电请求时,将电池设置为充电状态,并获取初始荷电状态值及其对应的荷电状态‑开路电压曲线斜率区间。若斜率区间的最大斜率不大于阈值,则根据安时积分公式计算第一充电荷电状态值,并重新检查斜率区间。如果斜率大于阈值,则计算第二充电荷电状态值,并通过扩展卡尔曼滤波进行校正,得到最终荷电状态值。若电池已满充,则进行满充校正,并将电池状态设置为充电结束。通过结合扩展卡尔曼滤波算法和安时积分计算公式进行荷电状态值校正,可以有效地抑制安时积分累积误差,减轻电池静置时间不足对荷电状态上电校正的影响,从而提高充电过程中荷电状态校正的精度。
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