公开(公告)号：CN119438906A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411618558.6

申请日：2024-11-13

Applicant: 中国科学技术大学 ,  国网安徽省电力有限公司电力科学研究院

Inventor： 毛磊 ,  张嘉睿 ,  孙誉宁 ,  李金中 ,  谢毓广

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/378 ,  G01R31/392

Abstract: 本发明涉及锂电池健康状态估计技术领域，具体为一种基于个体特性的锂离子电池健康状态评估方法，包括以下步骤：提出锂离子电池退化建模框架，利用B样条基函数映射操作因子和混合效应之间的关系，并建立大协方差矩阵模型；分别对噪声以及样条基函数的系数进行估计；根据贝叶斯定理，针对不同情况提出不同的参数更新策略；进行电池的SOH预测；有益效果为：本发明提出的基于个体特性的锂离子电池健康状态评估方法，通过运行因素来建模退化过程。这种做法不同于传统的退化模型，只考虑电池间的总体行为，而忽略了个体差异。通过利用运行因素，模型能够更加准确地捕捉每个电池的独特退化路径，从而提升预测的精度和稳定性。

公开(公告)号：CN116842338A

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202310715318.7

申请日：2023-06-16

Applicant: 中国科学技术大学

Inventor： 毛磊 ,  张嘉睿 ,  胡智勇 ,  章恒 ,  孙誉宁

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/23 ,  G01R31/392

Abstract: 本发明适用于电池技术领域，提供了一种锂离子电池容量退化评估方法，所述方法包括以下步骤：获取待评估锂离子电池的历史数据集；利用高斯混合模型对历史数据集中的数据进行聚类；利用高斯混合模型得到的聚类簇数建立混合效应模型，以描述不同簇的锂离子电池的退化路径；利用受限的最大似然估计得到对应参数的离线估计，在总体水平上获得不同锂离子电池容量退化的混合先验信息；从关注的特定单元收集新的数据，利用贝叶斯理论将该数据与离线估计得到的参数进行整合，更新得到特定单元的后验分布，最终实现特定单元的容量退化评估。本发明在进行锂离子电池容量退化评估时，考虑了同种锂离子电池在相似的退化条件下具有聚类行为的特点。