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公开(公告)号：CN115407207B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202211038537.8
申请日：2022-08-29
Applicant: 广东工业大学
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明属于锂离子电池技术优化领域，尤其涉及一种锂离子电池荷电状态的在线预测方法与系统，包括：基于时空建模策略建立锂离子电池温度预测模型，并利用锂离子电池温度预测模型对锂离子电池温度的时空数据进行预测，得到温度时空预测数据；根据时空预测数据以及锂离子电池的电压数据、电流数据建立锂离子电池荷电状态离线预测模型；在锂离子电池荷电状态离线预测模型的基础上，为新的输入数据增加节点，建立锂离子电池荷电状态在线预测模型，并通过锂离子电池荷电状态在线预测模型进行锂离子电池的荷电状态预测。本发明结合时空建模策略和宽度学习对锂电池的荷电状态进行预测，在保证模型的计算速度及输出精度的前提下，提高了模型的预测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116340766B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202310133494.X
申请日：2023-02-17
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06F18/214 , G01R31/36 , G01R31/367 , G01R31/382 , G06F18/15 , G06N20/00 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于电池技术领域，尤其涉及一种基于滑动窗口的锂电池SOC在线预测方法与相关设备，所述方法包括：设置初始训练的锂电池SOC数据样本及滑动窗口长度；建立基于滑动窗口和宽度学习的SOC预测模型，并计算SOC预测值；以当前采集数据和SOC预测值作为新样本加入到滑动窗口中，并返回步骤S2进行SOC预测值的计算，直到用于计算SOC预测值的样本数量等于滑动窗口长度，且没有新的采集数据的加入。本发明基于滑动窗口的SOC动态建模方法，利用滑动窗口捕捉到电池的时变特性，保证了模型的时效性；同时基于宽度学习和自适应无迹卡尔曼滤波方法，有效应对噪声、扰动等因素对采集数据的影响，提高了SOC的估计精度。
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公开(公告)号：CN115407207A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211038537.8
申请日：2022-08-29
Applicant: 广东工业大学
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明属于锂离子电池技术优化领域，尤其涉及一种锂离子电池荷电状态的在线预测方法与系统，包括：基于时空建模策略建立锂离子电池温度预测模型，并利用锂离子电池温度预测模型对锂离子电池温度的时空数据进行预测，得到温度时空预测数据；根据时空预测数据以及锂离子电池的电压数据、电流数据建立锂离子电池荷电状态离线预测模型；在锂离子电池荷电状态离线预测模型的基础上，为新的输入数据增加节点，建立锂离子电池荷电状态在线预测模型，并通过锂离子电池荷电状态在线预测模型进行锂离子电池的荷电状态预测。本发明结合时空建模策略和宽度学习对锂电池的荷电状态进行预测，在保证模型的计算速度及输出精度的前提下，提高了模型的预测效率。
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公开(公告)号：CN117473859A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311380547.4
申请日：2023-10-23
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明适用于水泥制备技术领域，提供了一种水泥回转窑的温度预测方法。本发明提出的基于互信息的动态时滞分析算法能更加准确高效的提取水泥回转窑温度数据的动态时滞；提出的温度预测模型使用了分层极限学习机，具有较快的学习速度和较小的计算复杂度，温度预测模型的计算效率更高，适用于在线估计和控制；通过麻雀搜索算法优化了分层极限学习机的拓扑结构，使得温度预测模型更加智能，易于训练；提出了结合动态时滞分析算法、麻雀搜索算法以及分层极限学习机温度结合的温度预测模型在水泥回转窑温度的多步预测有显著的优势。
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公开(公告)号：CN116340766A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310133494.X
申请日：2023-02-17
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06F18/214 , G01R31/36 , G01R31/367 , G01R31/382 , G06F18/15 , G06N20/00 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于电池技术领域，尤其涉及一种基于滑动窗口的锂电池SOC在线预测方法与相关设备，所述方法包括：设置初始训练的锂电池SOC数据样本及滑动窗口长度；建立基于滑动窗口和宽度学习的SOC预测模型，并计算SOC预测值；以当前采集数据和SOC预测值作为新样本加入到滑动窗口中，并返回步骤S2进行SOC预测值的计算，直到用于计算SOC预测值的样本数量等于滑动窗口长度，且没有新的采集数据的加入。本发明基于滑动窗口的SOC动态建模方法，利用滑动窗口捕捉到电池的时变特性，保证了模型的时效性；同时基于宽度学习和自适应无迹卡尔曼滤波方法，有效应对噪声、扰动等因素对采集数据的影响，提高了SOC的估计精度。
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公开(公告)号：CN221201323U
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202323438328.5
申请日：2023-12-14
Applicant: 广东工业大学
IPC: H01M10/613 , H01M10/617 , H01M10/625 , H01M10/635 , H01M10/647 , H01M10/6551 , H01M10/6554 , H01M10/6556 , H01M10/6563 , H01M10/48 , H01M10/63
Abstract: 本实用新型涉及电池散热技术领域，提供了一种电池组散热装置及电池模组，所述电池组散热装置包括多块依次连接以围设形成容纳腔的散热板以及设置于每个所述散热板上的热成像传感器，所述容纳腔用于收容电池组；所述散热板包括中部为空腔的板体、可转动固定于所述空腔内的多个翅片、贯穿所述板体的内侧的多个引风孔以及贯穿所述板体的外侧的进风口，所述热成像传感器设置于所述板体的内侧。本实用新型的电池组散热装置可以满足对高倍率下电池组进行散热一致性的需求，还能使连接至进风口的风冷设备的调控与对电池组的散热一致性目标不会产生偏离，且便于其日常的维护及维修。
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