基于集合模型和联合算法的锂电池SOH预测方法及系统

    公开(公告)号:CN116299010A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310315470.6

    申请日:2023-03-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于集合模型和联合算法的锂电池SOH预测方法及系统,方法包括以下步骤:进行电池充放电试验,记录电池的容量、电流数据和对应的时间数据;对电池容量数据进行预处理;建立六参数集合模型拟合电池容量衰退曲线,构建系统状态方程;用电池电流数据和对应的时间数据确定恒流充电时间CCCT;根据SOH与CCCT的映射关系建立系统观测方程;通过改进的珊瑚礁优化算法与粒子滤波联合算法预测电池SOH。本发明提出了一种六参数集合模型,能够更好的拟合电池容量衰退曲线,对基本珊瑚礁算法进行了优化并与粒子滤波算法结合,解决了粒子权值退化和样本贫化问题,有效的提高了估算精度。

    基于轨迹灵敏度的双馈风机参数辨识方法、系统及设备

    公开(公告)号:CN116542030A

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202310422368.6

    申请日:2023-04-19

    Abstract: 本申请公开了一种基于轨迹灵敏度的双馈风机参数辨识方法、系统及设备,主要涉及双馈风机参数辨识技术领域,用以解决现有的方法辨识精度不高的问题。包括:S1,确定风机参数变量对应的变动值;获得风机参数变量对应的输出轨迹值;确定风机参数变量对应的轨迹灵敏度;S2,获得平均轨迹灵敏度和灵敏度信息矩阵,进而求得风机参数变量对应的解耦系数;S3,确定风机参数变量的最高优先级风机参数变量,计算最高优先级风机参数变量对应的校准数据,更新最高优先级风机参数变量对应的预设初始值;S4,将最高优先级风机参数变量对应的预设初始值设置为定值,参与S1计算,直至全部风机参数变量都被设置为定值。

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