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公开(公告)号：CN115201679A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210783435.2
申请日：2022-06-27
Applicant: 重庆理工大学 , 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01R31/36 , G01R31/367 , G01R31/387 , G01R31/396
Abstract: 本发明具体涉及一种计及不一致性的储能电池系统状态估算方法，包括：在电池组充放电过程中，采集电池特征数据；基于单体电池间的不一致性确定电池组每条支路的特征单体电池，建立等效电路模型；构建用于预测估计电池SOC的观测器，分别得到各条支路的电池SOC估计值；计算各条支路的支路电流与电池组的平均支路电流之间的电流偏差，进而计算各条支路的支路电流标准差；基于支路电流标准差为各条支路分配相应的加权值；基于各条支路的电池SOC估计值及对应的加权值进行加权计算，得到电池组的融合SOC估计值作为其状态估算结果。本发明能够基于单体电池的不一致性建立具有互补性的电池组SOC融合预测框架，进而实现储能电池系统SOC的准确估计。
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公开(公告)号：CN114859248B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202210603673.0
申请日：2022-05-30
Applicant: 重庆理工大学 , 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01R31/387 , G01R31/389 , G01R31/396 , B60L58/12 , G06T11/20 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及电动汽车动力电池管理技术领域，具体涉及用于电池组的温度‑OCV‑SOC响应面构建方法，包括：采集动力电池组中各个单体电池的电池特征数据，生成不同环境温度下各个单体电池的OCV‑SOC曲线；基于采集的电池特征数据对动力电池组中各个单体电池的欧姆内阻进行参数辨识；对动力电池组中各个单体电池进行不一致性分析，选择一致性最差的单体电池作为特征单体电池；基于不同环境温度下特征单体电池的OCV‑SOC曲线构建OCV‑SOC曲线簇；对OCV‑SOC曲线簇进行温度的二维插值，生成对应的温度‑OCV‑SOC三维响应面，以实现SOC估计。本发明能够准确的构建动力电池组的温度‑OCV‑SOC三维响应面，以便于基于动力电池组的温度‑OCV‑SOC三维响应面完成SOC估计。
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公开(公告)号：CN115097313B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202210744779.2
申请日：2022-06-27
Applicant: 重庆理工大学 , 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01R31/367 , G01R31/388
Abstract: 本发明具体涉及适用于多工况全电量区间的动力电池状态估算方法，包括：建立动力电池的等效电路模型，并对等效电路模型进行参数辨识；采集动力电池的开路电压特征数据并拟合动力电池的SOC‑OCV曲线；基于等效电路模型以及动态特征数据和SOC‑OCV曲线结合各种滤波算法生成对应的端电压预测值和SOC估计值；基于端电压预测值与对应实测值之间的电压残差，结合OWA算子为各种滤波算法的SOC估计值分配对应的加权值；基于各种滤波算法的SOC估计值及对应的加权值进行加权计算，得到动力电池的融合SOC估计值作为其状态估算结果。本发明能够有效融合多种滤波算法的SOC估计结果并实现多种滤波算法的互补，进而能够实现动力电池多工况全电量区间的SOC估计全局最优。
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公开(公告)号：CN115469226B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210913103.1
申请日：2022-08-01
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01R31/367 , G01R31/389 , G01R31/396
Abstract: 本发明公开了一种基于运行大数据的电动汽车动力电池实时安全预警方法，包括以下步骤：S1、数据读取，读取动力电池过往历史数据的总电流、总SOC、以及单体电压；S2、数据清洗，针对缺失数据、重复值数据、错误数据进行清洗；S3、数据分析，提取不同充电时刻的电压值，建立OCV‑SOC曲线；S4、参数辨识，通过拟合得到的OCV‑SOC曲线，对实时采集数据利用Rint模型进行参数辨识，得到充电段的直流内阻和放电段的直流内阻；S5、安全预警，对充电片段内阻和放电片段内阻进行预警。本发明的有益效果在于：基于内阻信息提出的时间空间双维度安全预警方法即能有效诊断出发生故障的具体时间，还能诊断出现故障的具体电池单体，有效的实现电池系统安全精确预警。
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公开(公告)号：CN114859248A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210603673.0
申请日：2022-05-30
Applicant: 重庆理工大学 , 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01R31/387 , G01R31/389 , G01R31/396 , B60L58/12 , G06T11/20 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及电动汽车动力电池管理技术领域，具体涉及用于电池组的温度‑OCV‑SOC响应面构建方法，包括：采集动力电池组中各个单体电池的电池特征数据，生成不同环境温度下各个单体电池的OCV‑SOC曲线；基于采集的电池特征数据对动力电池组中各个单体电池的欧姆内阻进行参数辨识；对动力电池组中各个单体电池进行不一致性分析，选择一致性最差的单体电池作为特征单体电池；基于不同环境温度下特征单体电池的OCV‑SOC曲线构建OCV‑SOC曲线簇；对OCV‑SOC曲线簇进行温度的二维插值，生成对应的温度‑OCV‑SOC三维响应面，以实现SOC估计。本发明能够准确的构建动力电池组的温度‑OCV‑SOC三维响应面，以便于基于动力电池组的温度‑OCV‑SOC三维响应面完成SOC估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116859259A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310898185.1
申请日：2023-07-20
Applicant: 重庆理工大学 , 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明具体涉及基于集成学习和实车大数据的电池健康状态估计方法，包括：对获取的实车电池大数据进行数据切片，生成若干个充电片段数据；基于蒙特卡洛模拟对各个充电片段数据进行容量估计，得到SOH标签；提取各个充电片段数据的健康特征因子，进而结合对应的SOH标签构建训练数据集；构建用于预测电池SOH的Stacking集成学习模型，并通过训练数据集训练Stacking集成学习模型；对于待估计的目标车辆，提取目标车辆实车电池数据中的健康特征因子并输入训练后的Stacking集成学习模型，得到对应的电池SOH估计结果。本发明通过Stacking集成学习模型实现电池SOH预测，并且采用实车电池大数据来训练Stacking集成学习模型，从而提高电池健康状态估计的准确性和实际应用效果。
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公开(公告)号：CN115469226A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202210913103.1
申请日：2022-08-01
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01R31/367 , G01R31/389 , G01R31/396
Abstract: 本发明公开了一种基于运行大数据的电动汽车动力电池实时安全预警方法，包括以下步骤：S1、数据读取，读取动力电池过往历史数据的总电流、总SOC、以及单体电压；S2、数据清洗，针对缺失数据、重复值数据、错误数据进行清洗；S3、数据分析，提取不同充电时刻的电压值，建立OCV‑SOC曲线；S4、参数辨识，通过拟合得到的OCV‑SOC曲线，对实时采集数据利用Rint模型进行参数辨识，得到充电段的直流内阻和放电段的直流内阻；S5、安全预警，对充电片段内阻和放电片段内阻进行预警。本发明的有益效果在于：基于内阻信息提出的时间空间双维度安全预警方法即能有效诊断出发生故障的具体时间，还能诊断出现故障的具体电池单体，有效的实现电池系统安全精确预警。
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公开(公告)号：CN114924192A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210556458.X
申请日：2022-05-20
Applicant: 重庆理工大学 , 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01R31/367 , G01R31/396 , G01R31/385 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明具体涉及基于神经网络的并联电池组安全预警方法，包括：构建支路电流预测模型，包括具有稀疏概率多头自注意力层的编码器和解码器；稀疏概率多头自注意力层具有自注意力蒸馏机制；编码器和解码器的输入相互独立，且编码器的输出连接至解码器中；采集并联电池组的实测数据，构建支路电流预测模型的训练数据集；通过训练数据集训练支路电流预测模型；将待测并联电池组的电池组特征数据输入经过训练的支路电流预测模型中，输出两条支路的预测电流，基于两条支路的预测电流判断并联电池组是否存在安全风险。本发明能够在面对大量训练数据时提高预测模型的训练效率和预测准确性，从而能够提高并联电池组的安全预警效果。
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公开(公告)号：CN115201679B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202210783435.2
申请日：2022-06-27
Applicant: 重庆理工大学 , 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01R31/36 , G01R31/367 , G01R31/387 , G01R31/396
Abstract: 本发明具体涉及一种计及不一致性的储能电池系统状态估算方法，包括：在电池组充放电过程中，采集电池特征数据；基于单体电池间的不一致性确定电池组每条支路的特征单体电池，建立等效电路模型；构建用于预测估计电池SOC的观测器，分别得到各条支路的电池SOC估计值；计算各条支路的支路电流与电池组的平均支路电流之间的电流偏差，进而计算各条支路的支路电流标准差；基于支路电流标准差为各条支路分配相应的加权值；基于各条支路的电池SOC估计值及对应的加权值进行加权计算，得到电池组的融合SOC估计值作为其状态估算结果。本发明能够基于单体电池的不一致性建立具有互补性的电池组SOC融合预测框架，进而实现储能电池系统SOC的准确估计。
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公开(公告)号：CN114924192B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210556458.X
申请日：2022-05-20
Applicant: 重庆理工大学 , 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01R31/367 , G01R31/396 , G01R31/385 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06N3/047
Abstract: 本发明具体涉及基于神经网络的并联电池组安全预警方法，包括：构建支路电流预测模型，包括具有稀疏概率多头自注意力层的编码器和解码器；稀疏概率多头自注意力层具有自注意力蒸馏机制；编码器和解码器的输入相互独立，且编码器的输出连接至解码器中；采集并联电池组的实测数据，构建支路电流预测模型的训练数据集；通过训练数据集训练支路电流预测模型；将待测并联电池组的电池组特征数据输入经过训练的支路电流预测模型中，输出两条支路的预测电流，基于两条支路的预测电流判断并联电池组是否存在安全风险。本发明能够在面对大量训练数据时提高预测模型的训练效率和预测准确性，从而能够提高并联电池组的安全预警效果。
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