公开(公告)号：CN105243811A

公开(公告)日：2016-01-13

申请号：CN201510692050.5

申请日：2015-10-23

Applicant: 福州大学

Inventor： 杨秀芝 ,  林淑真 ,  苏凯雄 ,  郑明魁 ,  吴兰花

IPC: G08C17/02 ,  H04L29/08 ,  H01M10/0525

CPC classification number: Y02E60/122

Abstract: 本发明涉及一种基于北斗短报文通信的锂离子储能电池组管理系统，包括系统前端与系统后端；所述系统前端包括依次连接的电池数据采集终端、第一通信协议转换模块及第一北斗短报文通信收发模块，还包括一发送缓冲区，所述发送缓冲区分别与所述第一通信协议转换模块及第一北斗短报文通信收发模块连接；所述系统后端包括依次连接的第二北斗短报文通信收发模块、第二通信协议转换模块、数据解析与存储模块及人机交互模块；所述第一北斗短报文通信收发模块及第二北斗短报文通信收发模块皆连接至北斗卫星。本发明避免了工作人员长期处于恶劣的工作环境中，并提高了工作效率及智能化检测水平。

公开(公告)号：CN107132490B

公开(公告)日：2020-05-08

申请号：CN201710541965.5

申请日：2017-07-05

Applicant: 福州大学

Inventor： 郑明魁 ,  吴兰花 ,  杨秀芝 ,  苏凯雄

IPC: G01R31/382

Abstract: 本发明涉及一种实现锂电池组荷电状态估计的方法。采用支持向量机理论强大的自学习能力实现对大容量锂电池的离线建模和在线状态估计，并从选取支持向量机最佳模型参数的角度出发，采用了简单、快速的粒子群优化算法实现参数的自适应全局搜索，缩短模型训练时间。而且采用粒子群优化算法实现参数的自适应搜索过程及建模过程是离线进行的，SOC预测过程则是实时的，参数的搜索过程不会影响到SOC估计的实时性。本发明在训练集样本数据不多的情况下,能够实现大容量锂电池荷电状态的准确估计，用廉价的数字处理器就可以操作，适合用于基于低成本微控制器的电池管理系统实现电池SOC的预测，具有实时、高效、低成本等特点。

公开(公告)号：CN107132490A

公开(公告)日：2017-09-05

申请号：CN201710541965.5

申请日：2017-07-05

Applicant: 福州大学

Inventor： 郑明魁 ,  吴兰花 ,  杨秀芝 ,  苏凯雄

IPC: G01R31/36

Abstract: 本发明涉及一种实现锂电池组荷电状态估计的方法。采用支持向量机理论强大的自学习能力实现对大容量锂电池的离线建模和在线状态估计，并从选取支持向量机最佳模型参数的角度出发，采用了简单、快速的粒子群优化算法实现参数的自适应全局搜索，缩短模型训练时间。而且采用粒子群优化算法实现参数的自适应搜索过程及建模过程是离线进行的，SOC预测过程则是实时的，参数的搜索过程不会影响到SOC估计的实时性。本发明在训练集样本数据不多的情况下,能够实现大容量锂电池荷电状态的准确估计，用廉价的数字处理器就可以操作，适合用于基于低成本微控制器的电池管理系统实现电池SOC的预测，具有实时、高效、低成本等特点。