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[发明专利]一种基于Transformer的储能电池寿命预测算法-CN202210720910.1在审
发明人：常伟;潘多昭 -专利权人：上海乐驾智慧能源科技有限公司
申请日： 2022-06-23 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G01R31/388 文献下载
摘要：本专利涉及电池健康度评估和预测领域，是一种基于Transformer的储能电池寿命预测算法；本专利利用机器学习的方法对电池SOH的进行预测；从储能设备采集的长周期数据的情况下，从储能电池的额定信息和状态监测数据(电压、电流、温度、SOC等)挖掘其中隐含的电池健康状态信息及其演变规律，实现电池SOH预测；通过实时监控储能设备储能电池数据，建立基于时间序列的流式数据形式的电池自身及储能设备状态数据表，基于Transformer算法，通过对当前SOH和未来SOH建模分析，验证了该算法对储能电池寿命预测的可靠性和准确度。
一种基于 transformer 电池寿命预测算法

[发明专利]考虑温度影响的多时间尺度SOC和SOH协同估计方法-CN202210985080.5在审
发明人：高犇;昌诚程;赵万忠;周长志;章波;陈青云 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-08-17 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑温度影响的多时间尺度SOC和SOH协同估计方法，步骤如下：构建考虑温度影响的锂电池等效电路模型；采用动态惯性权重的粒子群优化算法对所述锂电池等效电路模型进行辨识；将恒流脉冲工况下的实验数据和辨识结果输入至锂电池等效电路模型进行仿真验证；构建考虑温度影响的协同估算器对锂电池SOC和SOH进行估计。本发明实现了在变换电池温度情况下电池SOC和SOH精准计算，同时实现了SOC和SOH在同一算法不同计算周期情况下协同计算，消除了两者计算误差间的影响。
考虑温度影响多时尺度 soc soh 协同估计方法

[发明专利]协作的机载与场外部件和系统诊断以及预测-CN201310016914.2有效
发明人： M.A.萨尔曼;Y.張;M.N.豪厄尔;X.唐;Y.A.霍奈姆;W.A.多尔夫斯塔特 -专利权人：通用汽车环球科技运作有限责任公司
申请日： 2013-01-17 - 公布日： 2013-07-17 - 主分类号： G01M17/007 文献下载
摘要：车辆外诊断单元确定部件的SOH以及部件的SOH中的变化率。车辆外诊断单元确定SOH中的变化率是否大于第一阈值。车辆外诊断单元响应于SOH中的变化率大于阈值请求来自车辆的附加信息。
协作机载场外部件系统诊断以及预测

[发明专利]一种固定线路电动汽车动力电池剩余电量的估算方法-CN201610475509.0有效
发明人：王世强;陈政佐;唐素亚;方兰兰;李浩晨;张建利 -专利权人：金龙联合汽车工业(苏州)有限公司
申请日： 2016-06-27 - 公布日： 2018-11-27 - 主分类号： G01R31/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种固定线路电动汽车动力电池剩余电量的估算方法，包括以下步骤：标定工况容量C00，得到工况系数K00，K00=C00/C0，C0为额定容量；标定一定工况里程，消耗的电量，得到工况容量变化量C10n；标定电池健康状态SOH，SOH=（额定总里程‑累计行使里程）/额定总里程；计算当天可发挥容量C，C=C0*K00*SOH；累计出消耗的电池容量，消耗电池容量Cu=（∑C10n）/SOH，计算剩余电量SOC，SOC=（C‑Cu
一种固定线路电动汽车动力电池剩余电量估算方法

[发明专利]一种新能源汽车动力电池SOH在线估算的方法-CN201410199230.5无效
发明人：罗敏;孙卫明;肖勇;赵伟;黄默涵;孟金岭 -专利权人：广东电网公司电力科学研究院
申请日： 2014-05-12 - 公布日： 2014-09-10 - 主分类号： G01R31/36 文献下载
摘要：一种电动汽车动力电池SOH在线估算的方法：S1.电池SOH预测模型的建立及优化，采用具有输出-输入反馈机制的改进Elman网络算法：OIF Elman网络；S2.电池SOH模型输入参数的选择：电池内阻、OIF Elman网络提高了网络的泛化能力，既降低了对训练样本个数的需求，又能提高预测精度，在动力电池剩余寿命(SOH)预测中可以成功应用。
一种新能源汽车动力电池 soh 在线估算方法

[发明专利]一种新能源汽车动力电池SOH在线估算的方法-CN201310482435.X无效
发明人：罗敏;孙卫明;肖勇;赵伟;黄默涵;孟金岭 -专利权人：广东电网公司电力科学研究院
申请日： 2013-10-15 - 公布日： 2014-02-05 - 主分类号： G01R31/36 文献下载
摘要：一种电动汽车动力电池SOH在线估算的方法：S1电池SOH预测模型的建立及优化，采用具有输出-输入反馈机制的改进Elman网络算法：OIF Elman网络；S2电池SOH模型输入参数的选择：电池内阻、电流和温度作为模型的输入参数OIF Elman网络提高了网络的泛化能力，既降低了对训练样本个数的需求，又能提高预测精度，在动力电池剩余寿命（SOH）预测中可以成功应用。
一种新能源汽车动力电池 soh 在线估算方法

[发明专利]一种电池健康状态电池更换的充电站系统-CN201810892834.6在审
发明人：郭伟成 -专利权人：宁波智果科技咨询服务有限公司
申请日： 2018-08-07 - 公布日： 2019-01-08 - 主分类号： B60L53/14 文献下载
摘要：一种电池健康状态电池更换的充电站系统，包括电力设备、监控管理工作站、交易管理系统、配电网络、数据网络、充电设备、换电设备、监测设备、基于SOH值的蓄电池更换控制系统。其中，基于SOH值的蓄电池更换控制系统包括：建模单元，用于建立电池二阶RC等效模型；获取单元，用于获取待测电池在充放电状态下模型中各个参数；计算单元，建立离散空间状态方程和观测方程，估算所述待测电池的SOH值；设置单元，设置判断蓄电池是否老化的阈值；评估单元，根据SOH值判断蓄电池是否老化；控制单元，控制电池更换设备对蓄电池进行更换；充放电管理单元，对不同电池单体进行充电控制。本发明中电池SOH值估算方法精度高，易于实现，PID切换算法实现电池更换设备的精确控制，提高电池更换的效率。
蓄电池电池更换电池电池更换设备电池健康状态充电站系统蓄电池更换控制系统估算老化充放电管理单元交易管理系统充放电状态充电控制充电设备等效模型电池单体电力设备观测方程换电设备获取单元计算单元监测设备监控管理建模单元离散空间配电网络评估单元设置单元数据网络算法实现状态方程二阶工作站

[发明专利]非连续工作模式下航空蓄电池剩余寿命预测方法-CN201910495398.3在审
发明人：吴祎;张凯;王友仁 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2019-06-06 - 公布日： 2019-09-10 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开一种非连续工作模式下的航空蓄电池剩余寿命预测方法，具体步骤为：①采集蓄电池状态信号，计算蓄电池实际容量与标称容量比值(SOH)；②分别建立运行和非运行模式下蓄电池性能退化模型，并基于容积粒子滤波对SOH进行预测；③若蓄电池一直处于运行模式，根据②预测蓄电池SOH；若蓄电池未来处于非运行工作模式下，当预测至蓄电池转入非运行模式时仍未失效，则根据非运行模式的持续时间及性能退化模型，获取下次运行时的SOH值，若该SOH值超过失效阈值，表明蓄电池在此段非运行时间内失效，反之转入②。
蓄电池剩余寿命预测非运行模式工作模式非连续性能退化模型航空蓄电池预测剩余寿命预测模型蓄电池状态信号转入标称容量工作特性离散状态粒子滤波实际容量有效解决运行模式变结构运行时自适应采集

[发明专利]一种退役电池健康状态诊断专家系统-CN201910582992.6在审
发明人：宋欣民;刘平根;雷博;王荣强;史尤杰;许树楷 -专利权人：杭州科工电子科技有限公司;南方电网科学研究院有限责任公司
申请日： 2019-07-01 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：本发明涉及电池检测技术领域，且公开了一种退役电池健康状态诊断专家系统，包括数据采集系统、通信系统1、专家系统、通信系统2和充放电控制系统，所述专家系统用于输出诊断SOH的测试工况给所述充放电控制系统，所述专家系统还用于对所述数据采集系统获得的充放电测试数据执行SOH计算并输出计算结果。本发明根据设定测试方法实时获取电池充放电电流和电压数据，结合诊断模型可快速计算出每节退役电池的SOH，实现退役电池的SOH快速诊断；通过更新专家知识库和模型库可以应用于不同类型电池，将不同诊断模型和测试方法相结合，可应用于不同类型退役动力电池的SOH计算，具有效率高、成本低的优势，适合退役动力电池的批量化筛选。
一种退役电池健康状态诊断专家系统

[发明专利]一种退役电池健康状态均衡方法-CN202011371486.1在审
发明人：郑伟彦;许杰;吴靖;陈佩军;苏斌;苏芳;蒋燕萍;周斌;赵欢伟 -专利权人：浙江大有实业有限公司杭州科技发展分公司;国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：本发明涉及电池领域，尤其涉及一种退役电池健康状态均衡方法，包括对退役电池进行基于可循环次数的健康状态SOH定义；确定退役电池的可循环总次数CF与放电深度DOD的定量关系；确定各个退役电池的初始健康状态SOHin；选择初始健康状态SOHin在健康状态阈值范围内的退役电池进行分组并分装到储能系统；确定工作时的放电深度DOD；储能系统运行过程中利用雨流计数法记录每个退役电池的已循环次数DOD设定退役电池的已循环次数阈值NCd；当退役电池的已循环次数NC达到已循环次数阈值NCd时，对退役电池的健康状态SOH重新计算，若退役电池的健康状态SOH达到报废标准，则进行报废处理。
一种退役电池健康状态均衡方法

[发明专利]一种基于能量对锂电池健康状态的估计方法-CN202011089051.8在审
发明人：邢学彬;袁德强;张文忠;刘金柱;孙丙香;陈育哲;王占国;周兴振 -专利权人：中车长春轨道客车股份有限公司;北京交通大学
申请日： 2020-10-13 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：包括：S1：基于能量对SOH进行定义；S2：对电池样本进行全区间SOC充放电循环测试；S3：根据单次释放的能量，得到可用能量随循环次数的关系曲线，计算累计剩余能量，由定义算得SOH作为基准值；S4：线性曲线中的ENK’用原真实曲线实际值ENK进行替代，结合相似三角形原理找到能量与SOH的关系式；S5：在原线性曲线的基础上对其进行改进的误差达到局部极小值的新曲线，在已知部分数据的情况下，通过插值法确定不同可用能量的N值，由N值对应原能量ENK，线性曲线向上平移获得新曲线；S6：调整后的曲线带入能量与SOH关系式求得SOH。
一种基于能量锂电池健康状态估计方法

[发明专利]一种锂电池系统的SOC估计方法及其系统-CN202011050276.2在审
发明人：黄汉川;陈冬;王羽平;相佳媛;陈建;吴贤章 -专利权人：浙江南都电源动力股份有限公司;杭州南都动力科技有限公司
申请日： 2020-09-29 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G01R31/387 文献下载
摘要：根据每个单体电池的每两个相隔预设时间间隔的时间点之间的时间点电压差，将标准充放电曲线划分为多个标准曲线分区间，获取每个标准曲线分区间的充放电容量和充放电标定公式；将每个单体电压曲线结合标准曲线分区间和标准曲线分区间对应的充放电标定公式计算得到单体SOH预估值；根据每个单体电池的单体SOH预估值获取得到锂电池系统的系统SOH预估值；对所述锂电池系统的充放电电流和充放电时间进行积分处理，得到充放电容量预估值；根据系统SOH预估值和充放电容量预估值获取系统本发明的有益效果：通过精准预估SOH进而准确预估SOC。
一种锂电池系统 soc 估计方法及其

[发明专利]电池健康状态的估算方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110312826.1在审
发明人：卢婷 -专利权人：国家能源投资集团有限责任公司;北京低碳清洁能源研究院
申请日： 2021-03-24 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G01R31/396 文献下载
摘要：电子设备及存储介质，包括：在电池待机时间内的第一时刻，获取所述电池的第一电流和第一端电压，其中，所述第一电流和所述第一端电压基于参考直流脉冲信号生成；基于所述第一电流和所述第一端电压，确定所述电池的测试电池健康状态SOH；在所述电池运行时间内的第二时刻，获取所述电池的第二电流和第二端电压；基于所述第二电流、所述第二端电压及预测算法确定所述电池的估算SOH；在基于所述测试SOH和所述估算SOH确定满足调整预测算法参数的条件的情况下，调整所述预测算法参数得到目标预测算法，以基于所述目标预测算法进行所述电池的SOH的估算。
电池健康状态估算方法装置电子设备存储介质

[发明专利]汽车动力电池健康状态SOH的估算方法及筛选方法-CN202210363126.X在审
发明人：邢飞飞;展丙汉;马建生;张洪雷;张旭 -专利权人：合众新能源汽车有限公司
申请日： 2022-04-07 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：本发明公开了一种汽车动力电池健康状态SOH的估算方法及筛选方法，该汽车动力电池健康状态SOH的估算方法包括：获取动力电池充电结束的最高单体电压值和充电开始的最低单体电压值；根据最高单体电压值，获取最高单体电压值对应的第一荷电状态根据最低单体电压值，获取最低单体电压值对应的第二荷电状态SOC值；根据第一荷电状态SOC值和第二荷电状态SOC值，计算最大理论容量；计算动力电池的充入的容量；根据充入的容量和最大理论容量，对汽车动力电池的健康状态SOH该方法可有效计算出汽车动力电池的健康状态SOH，使得计算出的动力电池的健康状态SOH更精准，且能够真实反映出动力电池的健康状态及其变化。
汽车动力电池健康状态 soh 估算方法筛选

[发明专利]双多新息自适应无迹卡尔曼联合估算SOC与SOH方法-CN202210757979.1在审
发明人：王颖杰;刘海媛;石玉;刘海强;鲁鹏飞;周海兰;张佳梦;刘飞龙 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明公开了一种双多新息自适应无迹卡尔曼联合估算SOC与SOH方法，针对SOC估计、SOH估计精度不足问题，对所选择的锂电池等效电路模型利用FFRLS方法进行参数辨识，基于多新息理论、自适应理论，提出采用双多新息自适应无迹卡尔曼方法对锂电池SOC与SOH进行联合估计，即采用两个多新息无迹卡尔曼滤波器，前者用来估计SOC，后者用来估计模型参数以及电池容量，相互迭代，最后得到SOC值和SOH值；本发明在考虑电池老化因素、噪声因素影响的情况下，提出采用DMIAUKF方法对锂电池SOC与SOH进行联合估计，在一定程度上缓解电池老化因素、噪声因素对锂电池SOC估计的影响，提高状态估计的准确性与实时性，也保障了能量管理系统的可靠性与安全性。
双多新息自适应卡尔曼联估算 soc soh 方法