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公开(公告)号:CN118898176A
公开(公告)日:2024-11-05
申请号:CN202411397553.5
申请日:2024-10-09
申请人: 西南科技大学 , 内蒙古工业大学 , 北京京能清洁能源电力股份有限公司内蒙古分公司
IPC分类号: G06F30/20 , G01R31/367 , G06F17/11 , G06F17/16
摘要: 本发明公开了一种新型动态折息储能电池模型参数的辨识方法,属于新能源测控技术领域,包括以下步骤:构建储能电池不同时间尺度下的双电阻‑电容电路网络等效电路网络结构模型,并对模型中待辨识的参数进行初始化;基于遗忘因子最小二乘法,引入动态折息因子和折息中加权因子对动态遗忘因子进行调整,构建动态折息最小二乘法;引入多重新息酉分解滤波算法,对新息输出模值比进行更新,基于更新结果选择对应的加权因子;预设协方差矩阵,基于调整后的动态遗忘因子和选择的加权因子对协方差矩阵进行更新;基于更新后的协方差矩阵对待辨识的参数进行分离,获得辨识结果。本发明解决了电池系统等效电路模型参数的精确辨识和充电状态准确估算问题。
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公开(公告)号:CN117463643B
公开(公告)日:2024-03-26
申请号:CN202311824236.2
申请日:2023-12-28
申请人: 四川帝威能源技术有限公司 , 西南科技大学 , 四川帝威能碳科技有限公司
IPC分类号: B07C5/344
摘要: 本发明公开了一种退役动力锂电池容量分选方法、系统、电子设备及介质,方法包括:将退役动力锂电池进行同一型号分拣,得到分拣锂电池;基于所述分拣锂电池,设置片段电压区间;基于所述片段电压区间,计算得到片段电压区间内的充电容量增量;通过K‑Means算法对所述充电容量增量进行聚类,实现退役动力锂电池的容量分选。系统包括:电池分拣模块、电压设置模块、增量计算模块、容量分选模块。本发明以充电容量增量作为反映退役动力电池容量特性的关联量,实现退役动力电池容量特性的简化提取,可以减小在检测过程中动力电池的容量损耗;运用无监督的聚类方式实现退役动力电池的容量分选,大大缩短了分选时间,使得容量分选更加快速。
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公开(公告)号:CN117463643A
公开(公告)日:2024-01-30
申请号:CN202311824236.2
申请日:2023-12-28
申请人: 四川帝威能源技术有限公司 , 西南科技大学 , 四川帝威能碳科技有限公司
IPC分类号: B07C5/344
摘要: 本发明公开了一种退役动力锂电池容量分选方法、系统、电子设备及介质,方法包括:将退役动力锂电池进行同一型号分拣,得到分拣锂电池;基于所述分拣锂电池,设置片段电压区间;基于所述片段电压区间,计算得到片段电压区间内的充电容量增量;通过K‑Means算法对所述充电容量增量进行聚类,实现退役动力锂电池的容量分选。系统包括:电池分拣模块、电压设置模块、增量计算模块、容量分选模块。本发明以充电容量增量作为反映退役动力电池容量特性的关联量,实现退役动力电池容量特性的简化提取,可以减小在检测过程中动力电池的容量损耗;运用无监督的聚类方式实现退役动力电池的容量分选,大大缩短了分选时间,使得容量分选更加快速。
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公开(公告)号:CN115453364A
公开(公告)日:2022-12-09
申请号:CN202110639875.6
申请日:2021-06-09
申请人: 西南科技大学
IPC分类号: G01R31/367 , G01R31/392
摘要: 本发明涉及一种基于强跟踪自适应修正的强鲁棒电动汽车锂离子电池SOC和SOH联合估计方法,其特征在于通过将渐消因子和自适应滤波器引入扩展卡尔曼中,使系统具有跟踪突变和连续修改噪声统计特性的能力,克服了扩展卡尔曼算法估算精度不高的问题;针对扩展卡尔曼算法不具有跟踪突变的能力及噪声统计特性固定而导致的估算不精确问题,本方法将强跟踪滤波器和自适应滤波器引入扩展卡尔曼中,保证估算值的高精确度;该方法基于等效模型电路,增强观测数据比例,修改以卡尔曼为基础的噪声统计特性,防止可能存在的误差发散以追踪错误,实现锂离子电池SOC和SOH联合估算模型的建立和SOC值及SOH值的数学迭代运算算法的可靠运行。
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公开(公告)号:CN115327415A
公开(公告)日:2022-11-11
申请号:CN202211030809.X
申请日:2022-08-26
申请人: 西南科技大学 , 四川省科学城帝威电气有限公司
IPC分类号: G01R31/387 , G01R31/367 , G06F30/3323 , G06F111/10
摘要: 本发明公开了一种基于限定记忆递推最小二乘算法的锂电池SOC估算方法,基于锂电池二阶RC等效电路模型,确定待辨识参数向量;设计限定记忆递推最小二乘算法,去除旧数据,使用只包括限定长度的新数据,以提高在线参数辨识的精度,再采用EKF实现了对锂离子电池SOC值的有效迭代计算。本方法在充分考虑锂离子电池工作特性的基础上,基于等效电路模型,改进以RLS和卡尔曼为基础的迭代计算过程,实现锂离子电池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,不仅提高了计算可靠性,还可为不同应用场景下的锂离子电池SOC估算模型的建立和SOC值计算提供方法参考,具有计算简洁、适应性好和精度高的优点。
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公开(公告)号:CN112964997B
公开(公告)日:2022-03-29
申请号:CN202110079412.9
申请日:2021-01-21
申请人: 西南科技大学 , 绵阳市产品质量监督检验所
IPC分类号: G01R31/387 , G01R31/382 , G01R31/367
摘要: 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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公开(公告)号:CN110441691A
公开(公告)日:2019-11-12
申请号:CN201810407465.7
申请日:2018-05-02
申请人: 西南科技大学
IPC分类号: G01R31/367 , G01R31/387
摘要: 本发明涉及一种基于精简粒子无迹变换的SOC估算方法,属于新能源测控领域;该方法针对锂离子电池组SOC值精确估算目标,通过精简三粒子和双重Sigma化处理过程,实现了SOC值的有效迭代计算;该方法在样本数据序列的权重系数计算基础上,通过进行精简三粒子无迹变换,实现迭代计算过程的精简化处理;该方法在权重系数计算基础上,实现权重系数向量预处理;该方法在过程噪声和观测噪声修正分析的基础上,利用无迹卡尔曼中的第一步和第四步的双重Sigma化处理过程,获得噪声影响的修正计算方法;该方法改进以无迹卡尔曼为基础的迭代计算过程,将精简粒子无迹变换思想具体应用于预测和修改环节,实现SOC值的数学迭代运算,为SOC估算模型构建提供方法参考。
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公开(公告)号:CN110389302A
公开(公告)日:2019-10-29
申请号:CN201810328651.1
申请日:2018-04-13
申请人: 西南科技大学
IPC分类号: G01R31/396 , G01R31/367
摘要: 本发明涉及一种锂离子电池组单体间一致性评价方法,属于新能源测控领域。该方法针对锂离子电池组单体间一致性评价目标,提出并构建了一种平衡状态(State of Balance,SOB)评价模型,通过单体电压间均值、方差和变异系数的计算,实现了锂离子电池成组工作过程中平衡状态的有效评价;该方法在各单体电压期望值求取基础上,进行标准差求取以表征其波动性;该方法在标准差求取基础上,通过平方运算进行方差值求取以降低计算过程复杂度;该方法在均值和方差值求取基础上,通过变异系数的计算进行不一致程度的归一化表征;该方法在充分考虑锂离子电池成组工作基础上,结合平衡状态SOB评价模型构建,实现对锂离子电池组单体电压间的不一致程度描述。
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公开(公告)号:CN118091428A
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202410487446.5
申请日:2024-04-23
申请人: 西南科技大学 , 四川城市职业学院 , 四川文理学院 , 四川泽丰锂能新能源科技有限公司
IPC分类号: G01R31/367 , G01R31/00 , G06N7/01 , G06N3/006
摘要: 本发明公开了一种新型智能寻优粒子滤波锂电池SOE估计方法及系统,属于锂电池状态预测技术领域,所述方法基于粒子滤波算法为基础的修正机制,采用一种实时的智能蝴蝶寻优算法优化粒子滤波估算方案,构建锂离子电池SOE估算新模型,结合双极化‑电等效电路(DP‑EEC)模型和VFFRLS算法,实现算法对锂电池SOE有效迭代计算;针对三元锂电池系统较强的非线性特点,为减少噪声带来的不确定性对SOE精确估计的影响,粒子滤波方法通过预测和更新来自于系统概率密度函数的采样集,较好的处理非线性过程,针对滤波存在粒子贫化问题,采用智能蝴蝶寻优算法优化粒子滤波得重采样过程,实现锂电池SOE的高精度、快速度估计。
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公开(公告)号:CN117591796A
公开(公告)日:2024-02-23
申请号:CN202410078084.4
申请日:2024-01-19
申请人: 四川帝威能源技术有限公司 , 西南科技大学 , 四川城市职业学院
IPC分类号: G06F17/18 , G01R31/367 , G06F17/16 , G06F17/11 , G06Q50/06
摘要: 本发明公开了双层遗忘因子递推最小二乘电池模型参数在线辨识方法,包括:基于第一层递推最小二乘算法,进行电池等效电路模型参数辨识,获取预设参数和;将所述预设参数作为输入,基于第二层递推最小二乘算法,进行电流测量偏移修正,获取修正后的电流,再将修正后的电流作为第一层递推最小二乘算法的输入参数,进行迭代,获取电池等效电路模型全参数。本发明能降低算法系统噪声,提高参数辨识的精度,为动力电池的能源管理提供理论依据。
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