一种基于CS-BP神经网络和ARIMA模型的锂电池SOC估计方法

    公开(公告)号:CN118655469A

    公开(公告)日:2024-09-17

    申请号:CN202410937127.X

    申请日:2024-07-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于CS‑BP神经网络和ARIMA模型的锂电池SOC估计方法,涉及储能电池技术领域。本发明在锂电池长时间静置和锂电池使用初期,采用开路电压法测量电池的SOC数值,并记录不同静置时间的SOC数值;在锂电池使用过程中,初始化BP神经网络的权值和阙值;利用布谷鸟搜索算法对所述权值和阙值进行择优操作,得到最优的权值和阙值;将输入变量输入BP神经网络中,基于步骤S3所述的最优的权值和阙值,得到SOC估计值SOCpred;利用ARIMA算法对SOC估计值进行校正整合,得到最终SOC数值SOCb。本发明提高了电池SOC估计的精确度。

    一种适用于12位流水线ADC中的新型运算放大电路

    公开(公告)号:CN209593406U

    公开(公告)日:2019-11-05

    申请号:CN201822179875.9

    申请日:2018-12-25

    Abstract: 本实用新型公开了一种适用于12位流水线ADC(Analog-to-Digital Converter,模数转换器)电路中的新型运算放大电路,包括PMOS管M1,PMOS管M2,PMOS管M3,PMOS管M4,NMOS管M5,NMOS管M6,NMOS管M7,NMOS管M8,耦合电容Cin1,耦合电容Cin2,负载电容CL1,负载电容CL2,电流源Ib,输入电压Vin+,输入电压Vin-,共模电压Vcm,输出电压Vo+,输出电压Vo-,第一开关s1,第二开关s2,第三开关s3,第四开关s4,第五开关s5,第六开关s6,第七开关s7,第八开关s8,第九开关s9,第十开关s10,第十一开关s11以及第十二开关s12。通过开关控制电路的充电状态和工作状态,提高了工作效率,采用两种互相耦合的电路结构,在降低功耗,节省芯片面积的同时提高共模抑制能力和电源抑制能力,对降低噪声有所改良。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利

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