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申请/专利权人：吉林大学
申请日：2024-11-18
公开（公告）日：2024-12-17
公开（公告）号：CN119147982A
专利技术分类：..特别适用的电池或蓄电池类型[2019.01]
专利摘要：本发明适用于锂离子电池管理技术领域，提供了基于多模型融合的锂离子电池荷电和健康状态估计方法，包括以下步骤：数据采集及处理；基于等电压间隔放电时间的电池SOH估计；电池SOC估计模型的搭建与训练；基于容量修正的安时积分法：将步骤二所计算的SOH值应用于安时积分法中，以实时调整SOC的估算值；当前电池SOH下电池SOC的估计：将步骤三中应用神经网络输出的SOC和步骤四中应用安时积分法计算的SOC应用卡尔曼滤波器进行融合；评价指标设定。本发明显著提高了锂离子电池SOC和SOH的估计准确性，降低了误差，增强了BMS性能，提升了电池安全性和使用寿命，同时展现出强适应性和良好的抗噪声性能。
专利权项：1.基于多模型融合的锂离子电池荷电和健康状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、数据采集及处理，具体包括：数据采集：在SOC估计任务中，输入为电压、电流和温度；在SOH估计任务中，输入为4.0V-3.2V放电窗口的时间跨越值；数据处理：对数据进行归一化、分批次和划窗口处理；步骤二、基于等电压间隔放电时间的电池SOH估计；步骤三、电池SOC估计模型的搭建与训练；步骤四、基于容量修正的安时积分法：将步骤二所计算的SOH值应用于安时积分法中，以实时调整SOC的估算值；步骤五、当前电池SOH下电池SOC的估计：将步骤三中应用神经网络输出的SOC和步骤四中应用安时积分法计算的SOC应用卡尔曼滤波器进行融合；步骤六、评价指标设定。
百度查询： 吉林大学 基于多模型融合的锂离子电池荷电和健康状态估计方法
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