公开(公告)号：CN119902083A

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202411964038.0

申请日：2024-12-30

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 邬子偕 ,  郑文斌 ,  陈峻洋 ,  付平

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/387 ,  G01R31/378 ,  G01R31/388 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/044 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出基于P2D‑LNN融合模型的锂电池SOC估计方法，属于锂电池管理技术领域，解决了现有锂电池SOC估计方法中计算成本高、泛用性差、可解释性差的问题，包括：采集锂离子电池数据并建立锂离子电池测试数据库；构建P2D模型，捕捉锂离子电池测试数据库中锂电池内部的电化学动态；对锂离子电池测试数据库进行参数辨识，对P2D模型参数进行校正；将工况下的实际电流数据输入校正后的P2D模型中，输出模拟生成的电压、温度、css和cs,bulk数据；使用BPTT算法对LNN模型优化，建立CNN‑LNN模型，进行锂离子电池状态的时间序列预测；通过UKF算法集成P2D模型和CNN‑LNN模型，建立在线SOC预测模型，完成锂电池SOC的精确估计。