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公开(公告)号：CN118520783B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410983455.3
申请日：2024-07-22
Applicant: 湖南工程学院
IPC: G06F30/27 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06F17/10 , H01M10/613 , H01M10/625 , H01M10/633 , H01M10/6563 , H01M10/6567 , G06F119/04 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了新能源汽车电池的生命周期管理系统，具体涉及新能源汽车电池技术领域，通过获取液冷系统的机械响应信息、风冷系统的风扇启动延迟信息以及电池管理系统与冷却系统之间的通信信息，并构建切换及时性评估模型，对混合冷却系统中液冷和风冷切换的及时性进行评估，更准确地实现混合冷却系统中液冷和风冷切换的及时性的判断，当混合冷却系统中液冷和风冷切换的及时性存在异常隐患时，构建模糊贝叶斯神经网络模型对液冷和风冷的提前切换时刻进行预测，使混合冷却系统能够在不同工况下及时调整冷却策略，确保电池始终处于适宜的温度范围内，在电池生命周期管理中实现更精准的温度控制和高效的混合冷却系统管理。
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公开(公告)号：CN118322931B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410756743.5
申请日：2024-06-13
Applicant: 湖南工程学院
IPC: B60L58/00 , B60L58/10 , B60L53/00 , G06F17/11 , G06F17/18 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F18/211 , G06F18/213 , G06F18/10 , H02J3/32
Abstract: 本发明是新能源汽车化学电池储能系统的智能控制与管理系统，具体涉及能量管理技术领域，包括充放电状态验证模块、电池状态验证模块、平衡控制模块、智能协调模块，充放电状态验证模块监测电池的充放电过程状态，运用状态估算算法对电池状态值进行评估，电池状态验证模块对计算所得的电池状态值进行验证，剔除不符合要求的数据，保留符合要求的数据，平衡控制模块对电池的充放电状态进行综合评估，运用循环神经网络对基于时间序列的数据进行分析预测，智能协调模块根据分析预测结果采取能量优化策略，对电池的充放电进行动态调整，根据模型的优化效果对电池在充放电同步进行时的管理策略进行优化，提高了电池的能量利用效率，降低了能量损失。
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公开(公告)号：CN118520783A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410983455.3
申请日：2024-07-22
Applicant: 湖南工程学院
IPC: G06F30/27 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06F17/10 , H01M10/613 , H01M10/625 , H01M10/633 , H01M10/6563 , H01M10/6567 , G06F119/04 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了新能源汽车电池的生命周期管理系统，具体涉及新能源汽车电池技术领域，通过获取液冷系统的机械响应信息、风冷系统的风扇启动延迟信息以及电池管理系统与冷却系统之间的通信信息，并构建切换及时性评估模型，对混合冷却系统中液冷和风冷切换的及时性进行评估，更准确地实现混合冷却系统中液冷和风冷切换的及时性的判断，当混合冷却系统中液冷和风冷切换的及时性存在异常隐患时，构建模糊贝叶斯神经网络模型对液冷和风冷的提前切换时刻进行预测，使混合冷却系统能够在不同工况下及时调整冷却策略，确保电池始终处于适宜的温度范围内，在电池生命周期管理中实现更精准的温度控制和高效的混合冷却系统管理。
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公开(公告)号：CN118322931A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410756743.5
申请日：2024-06-13
Applicant: 湖南工程学院
IPC: B60L58/00 , B60L58/10 , B60L53/00 , G06F17/11 , G06F17/18 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F18/211 , G06F18/213 , G06F18/10 , H02J3/32
Abstract: 本发明是新能源汽车化学电池储能系统的智能控制与管理系统，具体涉及能量管理技术领域，包括充放电状态验证模块、电池状态验证模块、平衡控制模块、智能协调模块，充放电状态验证模块监测电池的充放电过程状态，运用状态估算算法对电池状态值进行评估，电池状态验证模块对计算所得的电池状态值进行验证，剔除不符合要求的数据，保留符合要求的数据，平衡控制模块对电池的充放电状态进行综合评估，运用循环神经网络对基于时间序列的数据进行分析预测，智能协调模块根据分析预测结果采取能量优化策略，对电池的充放电进行动态调整，根据模型的优化效果对电池在充放电同步进行时的管理策略进行优化，提高了电池的能量利用效率，降低了能量损失。
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