[发明专利]基于贝叶斯概率的动力电池多算法融合SOC估计方法在审
| 申请号： | 202210135245.X | 申请日： | 2022-02-14 |
| 公开（公告）号： | CN114460471A | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 汤爱华;龚鹏;李加洁;张志刚 | 申请（专利权）人： | 重庆理工大学 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/388;G06F30/27 |
| 代理公司： | 重庆博凯知识产权代理有限公司 50212 | 代理人： | 黄河 |
| 地址： | 400054 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明具体涉及基于贝叶斯概率的动力电池多算法融合SOC估计方法，包括：构建相应的等效电路模型，对等效电路模型对应的模型参数进行参数辨识；基于多种估计算法分别构建用于预测动力电池端电压和SOC的多个观测器；在动态应力测试工况下，采集动力电池的关联参数，输入各个观测器以输出对应的端电压预测值和SOC估计值；基于不同时刻下的端电压预测值与对应实测值之间的残差，结合贝叶斯概率分配对应的加权值；基于对应的加权值对各个观测器输出的SOC估计值进行加权累加，生成对应的融合SOC估计值。本发明能够有效融合多种估计算法的SOC估计结果并实现多种估计算法的互补，从而能够在动力电池的整个充放电区间保持SOC估计全局最优。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 贝叶斯 概率 动力电池 算法 融合 soc 估计 方法 | ||
【主权项】：
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