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公开(公告)号：CN113960484B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202111325129.6
申请日：2021-11-10
申请人： 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工新源信息科技有限公司
IPC分类号： G01R31/392 , G01R31/367
摘要： 本发明提供一种基于单体压差的大数据电池健康诊断方法，其中具体步骤包括：数据处理得到充电电流矩阵J,单体端电压阵列G、计算获得平均端电压列向量、计算获得第n次充电的端电压压差矩列ΔVn、计算获得第n次充电各单体的平均压差向量Mn、通过Mn获得该电池Pack历次充电的单体压差矩阵M、排出干扰且采用M矩阵除以历次充电平均电流矩阵得到新的矩阵M’、按列进行拆分获得各个单体的历次充电压差电压向量ΔV’m、对向量ΔV’m采用最小二乘法进行一次拟合，得到各单体拟合直线的斜率km和截距bm。本发明采用单体电池的电压差结合电池组进行健康检测、基于电池充电次数的状态大数据进行多吃循环检测测定健康状态、检测标准合理、多次充电大数据检测精确效率高。
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公开(公告)号：CN113960484A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111325129.6
申请日：2021-11-10
申请人： 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工新源信息科技有限公司
IPC分类号： G01R31/392 , G01R31/367
摘要： 本发明提供一种基于单体压差的大数据电池健康诊断方法，其中具体步骤包括：数据处理得到充电电流矩阵J,单体端电压阵列G、计算获得平均端电压列向量、计算获得第n次充电的端电压压差矩列ΔVn、计算获得第n次充电各单体的平均压差向量Mn、通过Mn获得该电池Pack历次充电的单体压差矩阵M、排出干扰且采用M矩阵除以历次充电平均电流矩阵得到新的矩阵M’、按列进行拆分获得各个单体的历次充电压差电压向量ΔV’m、对向量ΔV’m采用最小二乘法进行一次拟合，得到各单体拟合直线的斜率km和截距bm。本发明采用单体电池的电压差结合电池组进行健康检测、基于电池充电次数的状态大数据进行多吃循环检测测定健康状态、检测标准合理、多次充电大数据检测精确效率高。
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公开(公告)号：CN114734869B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202210236820.5
申请日：2022-03-10
申请人： 北京理工大学重庆创新中心
摘要： 本发明提供一种基于数据驱动的燃料电池汽车异常运行识别方法，本方法从大数据的角度，对燃料电池汽车的历史行驶数据进行分析，以燃料电池汽车行驶特性为出发点，使用时间、氢气最高压力作为指标，对车辆行驶片段进行切分，同时对车辆连续行驶片段的氢气最高压力值进行线性拟合，得到该连续行驶片段中氢气压力变化斜率，以此判断燃料电池汽车运行是否异常。本方法可以精确判断识别燃料电池汽车的运行情况，对政府、主机厂及运营企业清楚地把握燃料电池汽车的运行情况有较大帮助。同时，本方法具有简便、计算量小、可操作性强以及工程应用前景广阔的特点，对燃料电池汽车的示范运行的进一步标准化与规范化具有积极意义。
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公开(公告)号：CN114509678B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202210125945.0
申请日：2022-02-10
申请人： 北京理工大学重庆创新中心
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/385
摘要： 本发明涉及新能源汽车技术领域，尤其涉及一种基于大数据的动力电池热失控预测方法，本发明利用新能源汽车大数据，对检测车辆PACK内所有单体的端电压保持长期采集，数据进行清洗处理后，建立一维线性数学模型，根据数学模型计算获得所有单体拟合曲线的当前值集合和斜率值集合。用当前值评估内短路的严重程度，用斜率是来评估其内短路的变化速率。依据严重程度和变化速率评估因内短路引发动力电池热失控的风险。为实现计算机的自动识别，本方案提出获得所有装车的同款电芯的当前值集合和斜率值集合。在获得所有电芯当前值和斜率值后，利用离群算法筛选有较大风险发生热失控的电芯，并判断该电芯所归属的车辆有发生热失控的风险。
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公开(公告)号：CN114407661B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202210126508.0
申请日：2022-02-10
申请人： 北京理工大学重庆创新中心
IPC分类号： B60L3/12 , B60L58/10 , G06F18/214 , G06F18/2413
摘要： 本发明提供一种基于数据驱动的电动车能耗预测方法、系统、设备及介质，其中，方法包括：通过车联网采集被测车辆的运行监测数据，获取历史运行数据，并结合蒙特卡罗方法构建车辆行驶时空电量关系模型，获取被测车辆的行驶时空电量关系；根据历史运行数据获取外界因素，根据外界因素基于KNN算法构建车辆行驶工况预测模型，并通过获取被测车辆的当前外界因素，预测被测车辆的未来行驶工况；根据历史运行数据，基于机器学习算法构建能耗预测模型，结合被测车辆的行驶时空电量关系和未来行驶工况，预测出被测车辆的能耗需求。本发明提高了预测数据的实时性，且能够精确到被测车辆个体，能够为用户的出行提供实时数据支撑，缓解里程焦虑。
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公开(公告)号：CN117272783A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311002320.6
申请日：2023-08-09
申请人： 北京理工大学重庆创新中心
IPC分类号： G06F30/27 , G06F119/04
摘要： 本发明涉及电池寿命预测技术领域，尤其涉及一种基于云边协同多模型融合的动力电池寿命预测方法；基于汽车网联大数据平台收集的全量电动乘用车运行数据，从车型数据特性角度、单车全生命周期数据角度与单车电芯数据角度三个层面分别建立云端预测模型和边缘端预测模型，通过多模型多层次融合方法逐层深入具体地实现动力电池寿命的预测，同时对现实环境中样本数据缺少标签等问题，针对性地提出了采用半监督学习技术获取车辆动力电池RUL；为了更进一步地研究电芯的RUL情况，提出充分利用实验室的研究数据，采用迁移深度学习方法在较短时间内计算出电芯RUL，为电芯健康的预测利用提供方法。
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公开(公告)号：CN116882540A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310606001.X
申请日：2023-05-26
申请人： 北京理工大学重庆创新中心
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供了一种基于乘用车充电意愿的公共快慢充电量分布预测方法，包括S1、基于新能源汽车国家监测与管理平台中纯电动乘用车的充电数据，按照年份将所述充电数据进行分组；S2、判断所述纯电动乘用车的公共快慢充类型；S3、判断所述纯电动乘用车有无慢充配套设置；S4、根据所述公共快慢充类型和慢充配套设置构建所述纯电动乘用车的充电服务选择意愿模型；S5、基于所述充电服务选择意愿模型预测未来公共快慢充趋势。本发明以新能源汽车国家监测与管理平台中纯电动乘用车的充电数据作为分析样本，确保了获取真实可靠的数据对未来的公共快慢充趋势进行预测，为充电桩运营商建立公共快慢充桩，进行充电网络布局规划时提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN116430233A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310190361.6
申请日：2023-03-02
申请人： 北京理工大学重庆创新中心
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/392 , B60L58/16 , G06F30/20 , G06F119/04
摘要： 本发明属于动力电池技术领域，具体公开了一种基于大数据方法的动力电池寿命评价方法及装置，包括数据提取及处理；统计各工况下的存储时间和各工况下的循环次数；寻找各工况相对于标准工况的在日历寿命衰减和循环寿命衰减的相对比例关系；计算车辆总寿命衰减。本技术方案以大数据方法为基础，构建一套能够描述电动汽车在不同用户手中使用时，动力电池真实存储工况和真实使用工况的方法；以理论依据为基础，构建一套能够计算不同存储工况和使用工况下的动力电池寿命衰减的大数据算法，避免现有技术中存在的实验环境和用户的真实使用工况是严重脱节的情况，本技术方案能够更加准确的评价电动汽车在用户手中真实使用状态下的寿命衰减。
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公开(公告)号：CN116029580A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211371829.3
申请日：2022-11-03
申请人： 北京理工大学重庆创新中心
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/24 , G06F18/214
摘要： 本发明提供了一种评估电网政策对公共充电用户偏好影响的方法，首先确定评估城市，通过根据历史新能源车用户的充电数据，结合微观影响因素和宏观影响因素，计算外部环境指数影响系数，并结合建立政策响应引导模型，并计算政策响应系数，为充电场站建设方和运营商提供基于大数据分析后得出的充电营销引导建议。
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公开(公告)号：CN115687873A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211114390.6
申请日：2022-09-14
申请人： 北京理工大学重庆创新中心
IPC分类号： G06F17/18 , G06F16/215
摘要： 本专利涉及车辆续航里程测试领域，具体是一种纯电动车的综合续航里程达标度测试方法，包括以下步骤：S1：大数据前处理；S2：不同城市不同用户群体典型用车场景划分，私人用户用车按各城市的用车场景下的出行里程占比，计算对应的场景使用率R(condition,city)；S3：构建真实续航里程和工况续航里程之间的对应关系，具体包括以下步骤：S3‑1：计算单车在不同月份和不同场景下的平均续航里程；S3‑2：计算各场景各月份下的续航里程达标度；S3‑3：计算续航里程达标度的分布函数；S3‑4：计算综合续航里程达标度。本方案以城市为单位，构建出私人乘用车在典型用车场景下的综合续航里程达标度，从而为电动汽车的续航里程设计、测试和宣传提供有价值的参考。
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