公开(公告)号：CN115856682B

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202211674573.3

申请日：2022-12-26

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 袁烨 ,  杨晓然 ,  马贵君

IPC: G01R31/388 ,  G01R31/378 ,  G01R31/367

Abstract: 本发明公开了一种基于临界点转变的锂电池容量跳水点个性化预警方法，属于电池存储技术领域，包括：采集锂电池在不同充放电循环中的电压及容量数据，以计算得到容量退化曲线和IC峰值曲线；将所述容量退化曲线和所述IC峰值曲线输入预先建立的跳水点预警模型，以使其基于临界点预警方法提取多个预警信号；基于多个所述预警信号获取对应的预警信号曲线；针对不同类型及工况的锂电池，根据所述预警信号曲线个性化设置不同的判别阈值，利用所述判别阈值对所述锂电池的容量跳水点进行预警。本发明解决了现有人工判断与经验预估方法难以提前预测跳水点的问题，并实现了个性化预警，有着良好的准确性与鲁棒性。

公开(公告)号：CN116381536B

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202310238680.X

申请日：2023-03-07

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 袁烨 ,  杨晓然 ,  马贵君

IPC: G01R31/392 ,  G01R31/367 ,  G01R31/378 ,  G01R31/385

Abstract: 本发明公开了一种基于回归元学习的锂电池健康状态预测的方法及系统。方法包括：分别将多个锂电池的充电数据按照充电协议划分为多个训练数据集，训练数据集包括支撑集和查询集；建立回归元学习模型，分别采用各训练数据集对模型进行训练；训练包括：采用余弦距离计算每个查询集样本特征与所有支撑集样本特征之间的相似度，根据相似度给每个查询集样本匹配若干支撑集样本，以得到每个查询集样本的预测健康状态，根据预测健康状态和真实健康状态修正回归元学习模型；通过训练后的回归元学习模型对不同充电协议的锂电池的健康状态进行预测。实现了采用少量样本进行训练即可快速适应新充放电协议的锂电池的健康状态预测，保证了锂电池的安全可靠运行。

公开(公告)号：CN116381536A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310238680.X

申请日：2023-03-07

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 袁烨 ,  杨晓然 ,  马贵君

IPC: G01R31/392 ,  G01R31/367 ,  G01R31/378 ,  G01R31/385

Abstract: 本发明公开了一种基于回归元学习的锂电池健康状态预测的方法及系统。方法包括：分别将多个锂电池的充电数据按照充电协议划分为多个训练数据集，训练数据集包括支撑集和查询集；建立回归元学习模型，分别采用各训练数据集对模型进行训练；训练包括：采用余弦距离计算每个查询集样本特征与所有支撑集样本特征之间的相似度，根据相似度给每个查询集样本匹配若干支撑集样本，以得到每个查询集样本的预测健康状态，根据预测健康状态和真实健康状态修正回归元学习模型；通过训练后的回归元学习模型对不同充电协议的锂电池的健康状态进行预测。实现了采用少量样本进行训练即可快速适应新充放电协议的锂电池的健康状态预测，保证了锂电池的安全可靠运行。

公开(公告)号：CN118244119A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410350952.X

申请日：2024-03-26

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 袁烨 ,  杨晓然 ,  马贵君

IPC: G01R31/367

Abstract: 本发明属于电池存储技术领域，公开了一种锂离子电池容量跳水在线联合预测方法及系统，包括：构建能够同时联合在线预测未来充放电循环内的锂离子电池的健康状态及距离跳水点的剩余充放电循环数的容量跳水在线预测模型，在实际应用时，联合距离跳水点的剩余充放电循环数和H个未来充放电循环内的锂离子电池的健康状态进行容量跳水在线联合预警判断。同时构建了基于时序优化Transformer的容量跳水在线预测模型，增强模型的时序表征能力。本发明的方法在充分挖掘不同工况下的锂离子电池充电信号数据的时序特征、能够同时预测健康状态与跳水点寿命的前提下，采用直接与间接预测相结合的方式实现锂离子电池容量跳水点的在线准确联合预警。

公开(公告)号：CN115856682A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211674573.3

申请日：2022-12-26

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 袁烨 ,  杨晓然 ,  马贵君

IPC: G01R31/388 ,  G01R31/378 ,  G01R31/367

Abstract: 本发明公开了一种基于临界点转变的锂电池容量跳水点个性化预警方法，属于电池存储技术领域，包括：采集锂电池在不同充放电循环中的电压及容量数据，以计算得到容量退化曲线和IC峰值曲线；将所述容量退化曲线和所述IC峰值曲线输入预先建立的跳水点预警模型，以使其基于临界点预警方法提取多个预警信号；基于多个所述预警信号获取对应的预警信号曲线；针对不同类型及工况的锂电池，根据所述预警信号曲线个性化设置不同的判别阈值，利用所述判别阈值对所述锂电池的容量跳水点进行预警。本发明解决了现有人工判断与经验预估方法难以提前预测跳水点的问题，并实现了个性化预警，有着良好的准确性与鲁棒性。