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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明公开了一种超网络与机理补偿双驱动的锂电池模型智能参数估计方法，该方法通过复合动态特征增强模块与多维性能优化调节器创新的从非线性增强和优化目标引导角度提高处理模型参数动态性的能力，有效捕捉到模型参数与状态量间的函数关系；通过开路电压补偿计算模块，以模型的方程为约束，采用补偿机制进行计算，实现对开路电压的精细化估计。本发明将对开路电压的估计过程与对其它模型参数的估计过程分离，优化模型参数估计过程的同时降低了计算复杂度，首次实现了对模型参数与状态量间函数关系的端到端估计，为二阶等效电路模型提供了可靠的参数估计策略，具有低实验依赖性、灵活可靠等优点，为电池建模与虚拟平台搭建提供实用性帮助。

主权项：1.一种超网络与机理补偿双驱动的锂电池模型智能参数估计方法，其特征在于，根据电池模型确定待估计参数；所述方法包括以下步骤：（1）采集锂电池在实际工况下的电压数据和电流数据，以对电池的荷电状态信息初始值、历史端电压、历史输入电流、开路电压信息列表、真实端电压序列与输入电流序列进行初始化，并计算荷电状态信息序列，对输入电流序列进行放缩处理；（2）构建复合动态特征增强模块、模型方程网络化模块、超网络参数映射模块、多维性能优化调节器和开路电压补偿计算模块；（3）将荷电状态信息序列送入复合动态特征增强模块得到增强型荷电状态信息序列；（4）将增强型荷电状态信息序列送入超网络参数映射模块生成电路元件参数估计值序列；（5）将超网络参数映射模块生成的电路元件参数的估计值序列、模型方程网络化模块生成的输出电压的估计值序列与真实端电压序列送入多维性能优化调节器得到损失值，基于该损失值，通过信息的正向传播阶段和误差的反向传播阶段更新超网络参数映射模块的参数；（6）根据多维性能优化调节器输出的损失值与迭代次数判断是否满足截止条件，若满足截止条件，保存此时的超网络参数映射模块与开路电压信息列表；否则，通过开路电压补偿计算模块利用更新后的超网络参数映射模块生成的电路元件参数的估计值序列更新开路电压信息列表，再返回步骤（4）；（7）获取最优电路元件参数序列，并建立其与荷电状态输入序列之间的函数关系，与开路电压信息列表一并作为最终求得的电池模型参数与状态量的最优函数关系，基于该最优函数关系获取任一荷电状态对应的电池模型参数。

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百度查询： 浙江大学 超网络与机理补偿双驱动的锂电池模型智能参数估计方法