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公开(公告)号：CN115598541B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211523987.6
申请日：2022-12-01
申请人： 西南科技大学 , 四川帝威能源技术有限公司
发明人： 王顺利 , 陈超 , 刘冬雷 , 杨潇 , 李飞 , 乔家璐 , 梁雅雯 , 曹文 , 王毅 , 于春梅 , 陈蕾 , 王建 , 刘全文 , 靳玉红 , 范永存 , 戚创事 , 熊莉英 , 任璞
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/378 , G06F17/16 , G06F17/12
摘要： 本发明公开了基于遗忘因子自适应反馈修正的电池能量状态评估方法，属于新能源电池测控领域，本发明针对锂电池的极化特性表征难题，构建锂离子电池二阶RC等效电路模型；针对FFRLS在线参数辨识方法不能很好适应工况变化难题，提出使用模糊逻辑控制器实现遗忘因子的在线自适应整定；在电池等效电路模型基础上运用AFFRLS和EKF的算法实现锂离子电池组SOE估算模型的建立和SOE值的数学迭代运算；提出AFFRLS和EKF的锂电池SOE估计研究，实现了SOE估算模型的构建与实验验证，在用于跟踪锂离子电池组输出电压时，平均估算误差为0.01V，最大估算误差为0.05V，显著提高了电池SOE估算精度。
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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：CN115598541A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211523987.6
申请日：2022-12-01
申请人： 西南科技大学(CN) , 四川帝威能源技术有限公司(CN)
发明人： 王顺利 , 陈超 , 刘冬雷 , 杨潇 , 李飞 , 乔家璐 , 梁雅雯 , 曹文 , 王毅 , 于春梅 , 陈蕾 , 王建 , 刘全文 , 靳玉红 , 范永存 , 戚创事 , 熊莉英 , 任璞
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/378 , G06F17/16 , G06F17/12
摘要： 本发明公开了基于遗忘因子自适应反馈修正的电池能量状态评估方法，属于新能源电池测控领域，本发明针对锂电池的极化特性表征难题，构建锂离子电池二阶RC等效电路模型；针对FFRLS在线参数辨识方法不能很好适应工况变化难题，提出使用模糊逻辑控制器实现遗忘因子的在线自适应整定；在电池等效电路模型基础上运用AFFRLS和EKF的算法实现锂离子电池组SOE估算模型的建立和SOE值的数学迭代运算；提出AFFRLS和EKF的锂电池SOE估计研究，实现了SOE估算模型的构建与实验验证，在用于跟踪锂离子电池组输出电压时，平均估算误差为0.01V，最大估算误差为0.05V，显著提高了电池SOE估算精度。
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公开(公告)号：CN115327416A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211030919.6
申请日：2022-08-26
申请人： 西南科技大学 , 四川氢威新能源技术有限公司
IPC分类号： G01R31/387 , G01R31/367 , G06F17/15 , G06N3/00
摘要： 本发明公开了一种基于群体智能优化和粒子滤波的锂离子电池SOC估算方法，该方法包括建立Thevenin等效电路模型，描述电池动态特性；通过递推最小二乘的在线参数辨识方法，计算出一个完整工况中每一个采样点对应的各个参数值；结合电池状态空间模型，利用萤火虫算法和粒子滤波完成锂离子电池SOC值的估算。采用本发明公开的方法，在可控计算量的情况下，提高估算精度。
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公开(公告)号：CN117872169A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410052711.7
申请日：2024-01-12
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： G01R31/378 , G06N3/0499 , G06N3/086 , G06F18/23213 , G01R31/367 , G01R31/387 , G01R31/388
摘要： 本发明公开了一种锂电池剩余电量估算方法和系统，适用于极端低温等特定工况下的锂电池SOC值估算。通过构建三层误差反馈神经网络，将多组特定工况下检测的实时电压、电流和工况参数‑如温度值‑输入到神经网络中进行训练，并使用遗传算法对神经网络的权重和阈值进行更新，利用K‑means分簇思想优化遗传因子取值，有效融合K算子和遗传因子自适应函数，有效避免经验取值造成的误差。本发明搭建充放电控制系统，将极端工况电压、电流及工况参数输入优化后的模型，可对锂电池剩余电量进行更为精准的估算。遗传算法的进化过程还结合了精英保留策略和替代策略，保留优质种群并设定K个簇类中心，优化种群簇类收敛过程，避免陷入局部最优以及早熟现象。
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公开(公告)号：CN118376930A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410832296.7
申请日：2024-06-26
申请人： 西南科技大学 , 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 , G01R31/374 , G01R31/385 , G01R31/378 , G01R31/396
摘要： 本发明公开了一种储能锂电池电压功能状态评估方法及其系统，属于锂电池状态预测技术领域，包括：设定储能锂电池的循环工况，获取所述循环工况的检测数据，所述检测数据包括：放电电压和计时时间；基于所述检测数据，计算循环工况特征值，所述循环工况特征值包括：首次工况特征值、截止工况特征值和运行工况特征值；基于所述循环工况特征值，通过特征值商计算公式，计算得到电压功能状态值；对所述电压功能状态值进行异常判断，得到电压功能状态的评估结果。本发明主要用于储能锂电池电压功能状态评估，基于循环工况特征值计算与特征值商处理，实现了电压功能状态评估，降低了电压功能状态评估难度，增强了电压功能状态评估准确度。
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公开(公告)号：CN118226277A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410402006.5
申请日：2024-04-03
申请人： 西南科技大学
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/3835
摘要： 本发明公开了一种基于压降补偿的在线OCV校正AH的SOC估计算法，涉及锂电池技术领域，包括以下步骤：首先，基于预设的目标电池的压降模型，进行在线压降补偿，并输出SOC的压降误差；同时，基于安时积分法，得到目标电池的荷电状态SOC_AH；其次，基于SOC的压降误差和安时积分法得到的SOC_AH，通过K算法，得到K；最后，建立并根据压降补偿的在线OCV校正安时积分模型，通过K校正安时积分法得到的SOC_AH，得到目标SOC估计。本发明解决解决了传统的SOC估计方法因压降和噪音等因素导致估计不准确以及因传统安时积分法估计SOC进行累计使SOC估计不准确的问题，提高了SOC估计的准确性和稳定性。
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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：CN118376930B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410832296.7
申请日：2024-06-26
申请人： 西南科技大学 , 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 , G01R31/374 , G01R31/385 , G01R31/378 , G01R31/396
摘要： 本发明公开了一种储能锂电池电压功能状态评估方法及其系统，属于锂电池状态预测技术领域，包括：设定储能锂电池的循环工况，获取所述循环工况的检测数据，所述检测数据包括：放电电压和计时时间；基于所述检测数据，计算循环工况特征值，所述循环工况特征值包括：首次工况特征值、截止工况特征值和运行工况特征值；基于所述循环工况特征值，通过特征值商计算公式，计算得到电压功能状态值；对所述电压功能状态值进行异常判断，得到电压功能状态的评估结果。本发明主要用于储能锂电池电压功能状态评估，基于循环工况特征值计算与特征值商处理，实现了电压功能状态评估，降低了电压功能状态评估难度，增强了电压功能状态评估准确度。
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