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公开(公告)号:CN118655464A
公开(公告)日:2024-09-17
申请号:CN202410869828.4
申请日:2024-07-01
申请人: 重庆大学
IPC分类号: G01R31/36 , G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/385 , G01R31/387 , G01R19/00
摘要: 本发明涉及一种基于数据驱动的电池放电容量曲线的预测方法,属于电池健康管理领域。该方法包括以下步骤:S1:选定待测电池,对电池进行老化协议为恒流恒压充电和恒流放电的循环充放电实验,收集实验过程中的电流电压数据,并对数据进行预处理建立电池老化数据集;S2:获取电池每个循环的完整放电容量曲线;S3:构建输入输出对,并对本发明提出的预测框架进行训练;S4:利用训练好的预测框架对测试电池的放电容量曲线进行在线预测。本发明利用部分放电容量曲线对整条放电容量曲线进行重构,可同时获得电池在恒流放电工况下的多种参数及老化信息。
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公开(公告)号:CN115158094A
公开(公告)日:2022-10-11
申请号:CN202210921635.X
申请日:2022-08-02
申请人: 重庆大学
摘要: 本发明涉及一种基于长短期SOC规划的插电式混合动力汽车能量管理方法,属于新能源汽车技术领域。该方法包含以下步骤:S1:驾驶员或用户在出发前将期望的目的地与车辆信息号输入云端,等待信号开始行驶;S2:通过云服务器下载历史交通数据,预测未来交通信息,从预测信息中提取全局驾驶工况;S3:云服务器下载车辆零部件简化模型,云服务中心运用动态规划算法求解出最优SOC轨迹;S4:车辆启动,短期速度预测器预测短期车速发送给能量管理模块;S5:结合云服务器的全局SOC信息,确定目标函数,采用MPC实现在线能量管理;S6:利用凸优化工具箱,在保证约束有效条件下,计算最佳功率分配。
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