[发明专利]基于BP神经网络的储能锂电池组老化模式自动识别方法在审
| 申请号： | 202210306796.8 | 申请日： | 2022-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN114720879A | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 吴卓彦;尹立坤;贾俊;肖伟;赵霁;钟卫东;熊然;李立理;高浪 | 申请（专利权）人： | 中国长江三峡集团有限公司;清华四川能源互联网研究院 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/392;G01R31/396;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 冯洁 |
| 地址： | 100089 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于BP神经网络的储能锂电池组老化模式自动识别方法，涉及锂电池技术领域。方法包括：采集锂电池集合的运行数据，对运行数据进行预处理，获得满足后续计算需求的电压、电流、温度数据；对不同循环次数的锂离子电池组建立对应的IC曲线，并提取IC曲线的特征参数，比较锂离子电池组不同老化状态的特征参数变化，将特征参数变化的集合作为输入，老化模式类型作为输出，进行BP神经网络模型的训练；训练完成后，通过预处理后的运行数据提取IC曲线的特征量，基于训练好的BP神经网络模型实现老化模式的自动分类识别。该方法能够实现适用于工程数据的老化模式类型判断，便于对不同老化状态的磷酸铁锂电池集进行健康管理。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bp 神经网络 锂电池 老化 模式 自动识别 方法 | ||
【主权项】：
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