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公开(公告)号：CN115856635A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211506617.1
申请日：2022-11-28
Applicant: 重庆理工大学
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明具体涉及基于三维响应面的脉冲电流最优频率获取方法，包括：在电化学阻抗谱测试过程中，获取不同温度下各个荷电状态对应的电池阻抗；对于某一温度下的某一荷电状态：通过阻抗谱获取各个电池阻抗对应的频率；然后将所有电池阻抗和频率进行拟合，并确定最优电池阻抗；最后通过阻抗谱获取该最优电池阻抗相应频率作为最优频率；对不同温度下各个荷电状态的最优频率进行拟合，得到对应的最优频率‑温度‑荷电状态三维响应面；在电池充电时，结合最优频率‑温度‑荷电状态三维响应面获取最优频率作为电池脉冲电流的工作频率。本发明能够建立最优频率‑温度‑荷电状态的三维响应面，进而能够保证电池在整个充电区间的脉冲电流具有最优频率。
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公开(公告)号：CN115221710A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210859299.0
申请日：2022-07-20
Applicant: 重庆理工大学
Abstract: 本发明具体涉及基于迁移学习微调策略的多类型储能电池容量估计方法，包括：获取不同类型储能电池的端电压数据，并输入训练后的电池容量估计模型中，输出对应类型储能电池的电池容量估计值；电池容量估计模型基于深度神经网络构建，并进行两次训练；第一次训练：通过某一种类型储能电池的老化实验数据训练电池容量估计模型，得到预训练估计模型；第二次训练：冻结预训练估计模型的核心神经网络层参数并调用其模型参数，得到优化估计模型；然后通过另一种类型储能电池的老化实验数据训练优化估计模型以重构其全连接输出层。本发明能够适用于多种类型储能电池的电池容量估计，且能够在储能电池整个寿命周期内实现电池容量精确估计。
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公开(公告)号：CN114859248A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210603673.0
申请日：2022-05-30
Applicant: 重庆理工大学 , 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01R31/387 , G01R31/389 , G01R31/396 , B60L58/12 , G06T11/20 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及电动汽车动力电池管理技术领域，具体涉及用于电池组的温度‑OCV‑SOC响应面构建方法，包括：采集动力电池组中各个单体电池的电池特征数据，生成不同环境温度下各个单体电池的OCV‑SOC曲线；基于采集的电池特征数据对动力电池组中各个单体电池的欧姆内阻进行参数辨识；对动力电池组中各个单体电池进行不一致性分析，选择一致性最差的单体电池作为特征单体电池；基于不同环境温度下特征单体电池的OCV‑SOC曲线构建OCV‑SOC曲线簇；对OCV‑SOC曲线簇进行温度的二维插值，生成对应的温度‑OCV‑SOC三维响应面，以实现SOC估计。本发明能够准确的构建动力电池组的温度‑OCV‑SOC三维响应面，以便于基于动力电池组的温度‑OCV‑SOC三维响应面完成SOC估计。
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公开(公告)号：CN113935222A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111177852.4
申请日：2021-10-09
Applicant: 重庆理工大学
IPC: G06F30/25 , G06Q50/06 , G06F111/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了基于有序加权平均算子的动力电池多模型融合估计方法，其首先针对动力电池建立多种等效电路模型，对于每个等效电路模型，先采用容积卡尔曼滤波器进行初步的SOC估算，随后基于实值协方差矩阵确定所建立与各SOC估算结果对应的加权值，基于有序加权平均算子理论，利用该加权值将多个SOC估计结果进行加权融合，进而能够更可靠地得到高精度的电池SOC，在电池整个充放电区间均能保证SOC估计达到局最优。
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公开(公告)号：CN113868884A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111177546.0
申请日：2021-10-09
Applicant: 重庆理工大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明提供了一种基于证据理论的动力电池多模型容错融合建模方法，通过选用三种以上的等效电路分别对锂离子动力电池进行初步建模，相对现有的只采用单一模型的方法，在所需先验信息较少的前提下，使模型的融合效果和鲁棒性得到了显著提高，依托于适合的参数辨识方法对各模型分别完成参数辨识，并在城市道路工况下分析不同模型精度。最后，基于D–S证据理论融合多个电池模型端电压预测值与实测值之间的偏差和方差，分配基本可信度并确定各模型信度函数，进而确定各模型不同时刻的不同SOC区间段加权值进行融合计算，相对于现有技术大大提高了锂离子动力电池建模的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115856635B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202211506617.1
申请日：2022-11-28
Applicant: 重庆理工大学
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明具体涉及基于三维响应面的脉冲电流最优频率获取方法，包括：在电化学阻抗谱测试过程中，获取不同温度下各个荷电状态对应的电池阻抗；对于某一温度下的某一荷电状态：通过阻抗谱获取各个电池阻抗对应的频率；然后将所有电池阻抗和频率进行拟合，并确定最优电池阻抗；最后通过阻抗谱获取该最优电池阻抗相应频率作为最优频率；对不同温度下各个荷电状态的最优频率进行拟合，得到对应的最优频率‑温度‑荷电状态三维响应面；在电池充电时，结合最优频率‑温度‑荷电状态三维响应面获取最优频率作为电池脉冲电流的工作频率。本发明能够建立最优频率‑温度‑荷电状态的三维响应面，进而能够保证电池在整个充电区间的脉冲电流具有最优频率。
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公开(公告)号：CN114460471B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202210135245.X
申请日：2022-02-14
Applicant: 重庆理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/388 , G06F30/27
Abstract: 本发明具体涉及基于贝叶斯概率的动力电池多算法融合SOC估计方法，包括：构建相应的等效电路模型，对等效电路模型对应的模型参数进行参数辨识；基于多种估计算法分别构建用于预测动力电池端电压和SOC的多个观测器；在动态应力测试工况下，采集动力电池的关联参数，输入各个观测器以输出对应的端电压预测值和SOC估计值；基于不同时刻下的端电压预测值与对应实测值之间的残差，结合贝叶斯概率分配对应的加权值；基于对应的加权值对各个观测器输出的SOC估计值进行加权累加，生成对应的融合SOC估计值。本发明能够有效融合多种估计算法的SOC估计结果并实现多种估计算法的互补，从而能够在动力电池的整个充放电区间保持SOC估计全局最优。
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公开(公告)号：CN118393361B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202410502836.5
申请日：2024-04-25
Applicant: 重庆理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/374 , G01R31/385 , G01R31/392 , G01R31/396
Abstract: 本发明涉及锂电池放电容量估算技术领域，且公开了一种无温度传感器的锂电池放电容量估算方法获取锂离子电池老化数据：对锂离子电池进行循环充放电测试，直到放电容量低于标称容量的80%，实时记录电池充放电过程中电压、电流、温度、荷电状态和放电容量数据，并对数据进行处理，依次经过TCN‑GRU模型和transformer模型，进行预测。该无温度传感器的锂电池放电容量估算方法通过在没有温度传感器的情况下利用TCN‑GRU模型预测电池温度，然后提取预测得到的温度值计算充电过程温度平均值和温度增量曲线的峰值作为输入，利用transformer估算电池容量，进而实现在没有温度传感器下得到较为精确的容量值，降低电池管理系统成本。
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公开(公告)号：CN115201679A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210783435.2
申请日：2022-06-27
Applicant: 重庆理工大学 , 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01R31/36 , G01R31/367 , G01R31/387 , G01R31/396
Abstract: 本发明具体涉及一种计及不一致性的储能电池系统状态估算方法，包括：在电池组充放电过程中，采集电池特征数据；基于单体电池间的不一致性确定电池组每条支路的特征单体电池，建立等效电路模型；构建用于预测估计电池SOC的观测器，分别得到各条支路的电池SOC估计值；计算各条支路的支路电流与电池组的平均支路电流之间的电流偏差，进而计算各条支路的支路电流标准差；基于支路电流标准差为各条支路分配相应的加权值；基于各条支路的电池SOC估计值及对应的加权值进行加权计算，得到电池组的融合SOC估计值作为其状态估算结果。本发明能够基于单体电池的不一致性建立具有互补性的电池组SOC融合预测框架，进而实现储能电池系统SOC的准确估计。
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公开(公告)号：CN114970156A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210583641.9
申请日：2022-05-25
Applicant: 重庆理工大学 , 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及车载电池快速充电技术领域，具体涉及用于五阶恒流快速充电的电流选取方法，包括：建立电池的等效电路模型；基于电池的等效电路模型结合五阶恒流充电特性，分析得到各阶电流之间的关系；基于电池的等效电路模型结合各阶电流之间的关系，求解在预设适应度函数下的初始电流组合；基于初始电流组合设计正交实验，进而根据实验结果确定充电的最佳电流组合。本发明的电流选取方法能够提高正交实验初始电流组合选取的准确性和有效性，进而能够准确、高效的确定充电的最佳电流组合，从而能够提高五阶恒流快速充电的优化效果。
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