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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明涉及一种模型与数据融合驱动的增强型车载电池荷电状态估计方法，属于电池技术领域。该方法由基于模型且参数实时更新的荷电状态SOC估计器和基于机器学习算法的SOC映射网络并联构成，能够根据车辆运行工况自动匹配最佳SOC估计方法。首先进行车辆运行工况自适应识别，若车辆处于随机动态工况，则选择基于物理模型且参数实时更新的SOC估计器，通过强化学习算法优化估计器的初始谐调参数，实现车载电池参数及SOC的联合估计；若车辆处于连续恒流工况，则选择基于机器学习算法的映射网络实现车载电池SOC的准确估计。与单一的电池SOC估计方法相比，本发明在实际应用中具有更高的准确性、鲁棒性以及泛化能力。
主权项：1.模型与数据融合驱动的增强型车载电池荷电状态估计方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：选择锂离子电池等效电路模型，结合在线参数辨识、安时积分和自适应滤波算法搭建基于模型且参数实时更新的电池荷电状态SOC估计方案，并通过强化学习优化模型初始谐调参数；S2：选择合适的机器学习算法，搭建数据驱动的电池SOC估计方案；S3：设计车辆运行工况自适应识别方法，准确识别车辆当前运行工况；S4：根据获取的车辆运行工况，选择相应的电池SOC估计方法：若为随机动态工况，则采用基于模型且参数实时更新的电池SOC估计方案；若为连续恒流工况，则采用基于机器学习算法的电池SOC估计方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 模型与数据融合驱动的增强型车载电池荷电状态估计方法
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