[发明专利]一种基于神经网络的磷酸铁锂电池荷电状态监测预警方法在审
| 申请号： | 201911423345.7 | 申请日： | 2019-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN111142027A | 公开（公告）日： | 2020-05-12 |
| 发明（设计）人： | 陈良亮;张浩;张卫国;周静;周材;邵军军;孙季泽;陈嘉栋;余洋;杨凤坤;赵明宇;孙广明;仇新宇;李波;许庆强;崔文佳 | 申请（专利权）人： | 国电南瑞南京控制系统有限公司;国电南瑞科技股份有限公司;南瑞集团有限公司;国网电力科学研究院有限公司;国网江苏省电力有限公司;国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/3842 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 母秋松 |
| 地址： | 211106 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的磷酸铁锂电池荷电状态监测预警方法，利用训练数据集对T‑S模糊神经网络模型进行训练，得到训练后的T‑S模糊神经网络模型；训练后的T‑S模糊神经网络模型输入T时刻实际电池电压、电池电流、电池温度数据，输出估算的电池SOC；当电池SOC下降率高于设定值时，发出电量下降过快，电池异常的预警信号；当电池SOC低于10%时，发出电池低电量的预警信号。本发明提供的一种基于神经网络的磷酸铁锂电池荷电状态监测预警方法，能够有效提高SOC估计精度，并对电池荷电状态的监测预警，提高电池可靠性和安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 磷酸 锂电池 状态 监测 预警 方法 | ||
【主权项】：
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