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公开(公告)号：CN119846482A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510323488.X
申请日：2025-03-19
Applicant: 西南科技大学
IPC: G01R31/367 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01R31/378 , G01R31/385 , G01R31/396
Abstract: 本发明涉及锂电池技术领域，特别是涉及一种基于变压编码LSTM的锂电池SOC估算方法，包括：获取目标锂电池的电压电流序列数据；将电压电流序列数据输入预设的SOC估算模型中，输出目标锂电池的SOC估算结果，其中SOC估算模型基于训练集进行训练，并采用5折交叉检验进行集成获得，训练集包括若干锂电池的历史电压电流序列数据，SOC估算模型采用Transformer网络结合LSTM网络构建。本发明通过结合Transformer Encoder与LSTM构建SOC估算模型，并采用序列对点对历史信息数据进行增强作为输入数据，同时采用5折交叉验证集成策略，获取最终锂电池SOC结果。
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公开(公告)号：CN118011221B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410411497.X
申请日：2024-04-08
Applicant: 西南科技大学 , 四川文理学院 , 四川泽丰锂能新能源科技有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/387 , G01R31/388 , G06N3/0499 , G06N3/04 , G06N3/086 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了基于混沌粒子群反馈优化的多温度锂电池SOC估算方法，包括：利用带有自适应惯性权重的混沌粒子群算法对预设的反馈神经网络进行训练及优化，获取锂离子电池的SOC估算模型；将实时电压电流，输入至所述SOC估算模型，获取锂离子电池的SOC值。本发明通过在混沌粒子群算法中引入自适应性惯性权重，提高了粒子全局搜索能力和局部收敛速度，解决了系统受环境影响大的非线性问题，并考虑到测试环境变化对神经网络参数预测问题，将电压电流实时输入网络，SOC为输出值，实现了锂离子电池组SOC值的有效迭代计算，并增加了估算精度和稳定性。
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公开(公告)号：CN118376930A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410832296.7
申请日：2024-06-26
Applicant: 西南科技大学 , 四川文理学院 , 四川泽丰锂能新能源科技有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/374 , G01R31/385 , G01R31/378 , G01R31/396
Abstract: 本发明公开了一种储能锂电池电压功能状态评估方法及其系统，属于锂电池状态预测技术领域，包括：设定储能锂电池的循环工况，获取所述循环工况的检测数据，所述检测数据包括：放电电压和计时时间；基于所述检测数据，计算循环工况特征值，所述循环工况特征值包括：首次工况特征值、截止工况特征值和运行工况特征值；基于所述循环工况特征值，通过特征值商计算公式，计算得到电压功能状态值；对所述电压功能状态值进行异常判断，得到电压功能状态的评估结果。本发明主要用于储能锂电池电压功能状态评估，基于循环工况特征值计算与特征值商处理，实现了电压功能状态评估，降低了电压功能状态评估难度，增强了电压功能状态评估准确度。
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公开(公告)号：CN118226277A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410402006.5
申请日：2024-04-03
Applicant: 西南科技大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/3835
Abstract: 本发明公开了一种基于压降补偿的在线OCV校正AH的SOC估计算法，涉及锂电池技术领域，包括以下步骤：首先，基于预设的目标电池的压降模型，进行在线压降补偿，并输出SOC的压降误差；同时，基于安时积分法，得到目标电池的荷电状态SOC_AH；其次，基于SOC的压降误差和安时积分法得到的SOC_AH，通过K算法，得到K；最后，建立并根据压降补偿的在线OCV校正安时积分模型，通过K校正安时积分法得到的SOC_AH，得到目标SOC估计。本发明解决解决了传统的SOC估计方法因压降和噪音等因素导致估计不准确以及因传统安时积分法估计SOC进行累计使SOC估计不准确的问题，提高了SOC估计的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN112964997A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110079412.9
申请日：2021-01-21
Applicant: 西南科技大学 , 绵阳市产品质量监督检验所
IPC: G01R31/387 , G01R31/382 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种无人机锂离子电池峰值功率自适应估算方法，属于新能源测控的技术领域，通过建立锂离子电池等效模型并对模型进行在线参数辨识，通过等效电路模型对锂离子电池的工作状态进行表征，利用等效电路模型对锂离子电池开路电压与其他模型参数在线估算，采用的递推计算方式通过自适应扩展卡尔曼算法对锂离子电池的SOC与模型极化电压进行估算，通过估算得到的状态参数及所需要的预测时间递推计算出一段时间内能持续达到的峰值功率，以达到克服现有锂离子电池及电池组峰值功率估算方法的不足，解决锂离子电池应用中峰值功率精确估算问题的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112649747A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201910958875.5
申请日：2019-10-10
Applicant: 西南科技大学
IPC: G01R31/388 , G01R31/367
Abstract: 本发明涉及一种分数阶扩展卡尔曼的SOC估算方法，其特征在于：通过在卡尔曼滤波算法基础上对非线性空间方程进行泰勒展开，省略二阶及以上的高阶项将非线性函数线性化，实现了对锂离子电池组SOC值的有效迭代计算，克服SOC初值误差和安时积分存在的累积误差；通过忽略空间方程高阶项的方法将迭代算法进行简化，减少了SOC估算的计算量，使之能运用于嵌入式系统；建立Thevenin等效电路模型在一定程度上弥补了内阻模型无法表征锂电池动态特性的缺点，并加入RC回路来表征电池内部的极化效应；该方法在充分考虑锂离子电池成组工作基础上，改进以卡尔曼为基础的迭代计算过程，实现锂离子电池组SOC估算模型的建立和SOC值的数学迭代运算算法的可靠运行。
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公开(公告)号：CN112649733A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201910956272.1
申请日：2019-10-10
Applicant: 西南科技大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/388 , G06F30/367
Abstract: 本发明涉及一种平方根无迹卡尔曼的SOC估算方法，其特征在于，通过在无迹卡尔曼滤波算法中利用状态变量的误差协方差的平方根替代状态变量的误差协方差，实现了对锂离子电池组SOC值的高效迭代计算，克服SOC初值误差和安时积分存在的累积误差；针对卡尔曼忽略高阶项，平方根无迹卡尔曼没有忽略高阶项，对电池工作过程中呈现出的非线性问题应对性较好；建立Thevenin等效电路模型在一定程度上弥补了内阻模型无法表征锂电池动态特性的缺点，并加入RC回来表征电池内部的极化效应，对电池具有更好的表征效果；该方法基于等效模型电路，改进以卡尔曼为基础的迭代计算过程，实现锂离子电池组SOC估算模型的建立和SOC值的数学迭代运算算法的可靠运行。
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公开(公告)号：CN111610454A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201910141650.0
申请日：2019-02-26
Applicant: 西南科技大学
IPC: G01R31/3842
Abstract: 本发明涉及一种锂离子电池组工作状态实时监测系统，属于新能源测控领域，是一种基于数电的锂离子电池组工作状态实时监测系统；本发明设计了锂离子电池组单体电压测量电路、电池组总电压测量电路、锂离子电池组充放电电流测量电路、显示电路、主控电路等模块；以STM32为处理器，通过电池单体电压采集、总电压采集、充放电电流采集，编程处理，显示等步骤，实现对锂离子电池状态的获取和显示。通过测量锂离子电池的电压和电流，得到锂离子电池组的输出电压，并且估算锂离子电池组的剩余电量；该方法使用方便，实现简单，实时性好。
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公开(公告)号：CN111275643A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010064130.7
申请日：2020-01-20
Applicant: 西南科技大学
Abstract: 一种基于通道和空间注意力的真实噪声盲去噪网络模型及方法，该盲去噪网络模型包括加权特征提取模块，其通过自适应地调整通道重要性来提取待处理图像更具有判别性的像素特征；多路径残差密集模块，其提取有利于学习更具有判别性的像素特征复杂像素分布的多尺度特征并兼顾图像局部和全局细节信息的多层次特征；以及多尺度特征融合模块，其通过自适应加权融合多尺度特征和多层次特征以突出特征的空间和通道差异性，得到盲去噪后的图像。该网络模型能显著提高真实噪声图像的去噪性能，在真实图像去噪任务中具有更大的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN108829911A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810335636.X
申请日：2018-04-16
Applicant: 西南科技大学
Abstract: 本发明涉及一种开路电压与SOC函数关系优化方法，属于新能源测控领域。该方法针对开路电压（Open Circuit Voltage，OCV）与荷电状态（State of Charge，SOC）函数关系优化目标，提出了一种OCV-SOC函数关系优化方法，通过间歇放电实验分析和多项式函数拟合，实现了锂离子电池成组函数关系的有效表征；该方法在间歇放电与搁置实验的基础上，实现其关系离散点的获取；该方法在混合动力脉冲能力特性测试实验基础上，通过充放电过程影响互补的方式快速获得其函数关系；该方法在对比分析拟合效果的基础上，结合以最小二乘法为基础的六次多项式拟合，获得良好的动态拟合效果；该方法在充分考虑锂离子电池成组工作基础上，结合OCV-SOC函数关系优化，实现对开路电压特性的函数表征。
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