“soh ”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果1295个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种退役锂离子电池的SOH估计方法-CN202011492108.9在审
发明人：黄海宏;骆凡;倪丽萍;李坦 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2020-12-17 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明公开了一种退役锂离子电池的SOH估计方法，所述方法包括：一次阻抗测量获取退役锂离子电池的一次SOC估计值SOC1；将退役锂离子电池进行短时恒流放电，获取放电量Q；二次阻抗测量获取退役锂离子电池的二次SOC估计值SOC2；利用公式SOH＝Q/(SOC1‑SOC2)获取退役锂离子电池的SOH估计值；本发明的优点在于：适用于退役锂离子电池的SOH估计且SOH估计速度较快，能耗较小。
一种退役锂离子电池 soh 估计方法

[发明专利]电池管理设备和方法-CN202180021065.2在审
发明人：李炫澈;权洞槿;金承显;金安洙;辛彩彬 -专利权人：株式会社LG新能源
申请日： 2021-10-01 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：根据本发明的实施例的电池管理设备包括：健康状态(SOH)计算单元，其计算多个电池单元中的每个电池单元的SOH；以及平衡目标确定单元，其从多个电池单体中选择与具有最低充电状态(SOC)的第一电池单体相比具有SOC差的电池单体作为第二电池单体，该SOC差大于或等于参考值，并且通过将第一电池单体的SOH与第二电池单体的SOH进行比较来确定平衡目标。
电池管理设备方法

[发明专利]劣化估计装置、计算机程序以及劣化估计方法-CN201980018299.4在审
发明人：鹈久森南 -专利权人：株式会社杰士汤浅国际
申请日： 2019-03-14 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：劣化估计装置具备：SOH获取部，获取蓄电元件的第1时间点处的SOH以及比第1时间点靠后的第2时间点处的SOH；代表值获取部，获取从第1时间点到第2时间点之间的蓄电元件的SOC的代表值；和学习处理部，基于将第1时间点处的SOH以及代表值作为输入数据并将第2时间点处的SOH作为输出数据的学习数据而使学习模型进行学习。
估计装置计算机程序以及方法

[发明专利]一种基于GWO-LSTM的锂离子电池健康状态估计方法-CN202310505705.8在审
发明人：禄盛;许泽康;罗久飞;马莹;朴昌浩;李海青;陈翔 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：本发明属于电池管理技术领域，具体涉及一种基于GWO‑LSTM的锂离子电池健康状态估计方法；该方法包括：获取锂离子电池循环放电的放电电压数据，对放电电压数据进行预处理，得到MDV‑SOH数据；采用灰狼优化算法求解LSTM模型的最优参数，包括样本数、神经元个数和丢失率；根据最优参数训练LSTM模型，得到训练好的基于GWO‑LSTM的SOH估计模型；将MDV‑SOH数据输入到训练好的基于GWO‑LSTM的SOH估计模型中，得到锂离子电池SOH估计结果；本发明电池健康状态结果估计准确，源数据易获取，实现简单，实用性高。
一种基于 gwo lstm 锂离子电池健康状态估计方法

[发明专利]一种电池组健康状态SOH值的估算方法-CN201910979955.9在审
发明人：吴凯;苏连旺;程睿;梁明华;郑礼生 -专利权人：江西恒动新能源有限公司
申请日： 2019-10-15 - 公布日： 2020-06-19 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：本发明公开了一种电池组健康状态SOH值的估算方法，其通过预处理模块，内部用SOH值估算模块和外部用SOH值估算模块这三个模块进行估算。本发明的优点：可以计算得到内部系统荷电状态SOC估算需要用到的精确的SOH值，满足内部荷电状态SOC估算需要准确的当前容量的值的计算需求，也可以使用外部用SOH值估算模块计算得到外部系统显示观察电池组健康程度的粗略值，满足外部系统显示需要的日历时间和循环次数对应电池组老化程度的大致粗略的需求，并且，内部用SOH值估算模块采用的是准确测量计算的放电量电量与SOC变化量的值来推导准确的当前容量和SOH值，具有操作简便可行
一种电池组健康状态 soh 估算方法

[发明专利]储能电站BMS的电池SOH估算方法-CN201510470642.2在审
发明人：张志正 -专利权人：深圳拓普科新能源科技有限公司
申请日： 2015-08-04 - 公布日： 2015-11-04 - 主分类号： G01R31/36 文献下载
摘要：本发明涉及一种储能电站BMS的电池SOH估算方法。循环定时采集电池实时数据，并从电池实时数据中提取出单体电压、单体内阻、电池温度、充放电电流及充放电电量；步骤S3：结合电池的额定参数和采集到的电池实时数据，通过开路电压法、安时积分法、卡尔曼滤波法以及内阻法来分别估算电池SOH；步骤S4：将估算得到的电池SOH通过历史数据修正法综合计算出一个计算SOH系数模型，计算SOH系数模型可用于后续每次SOH分析计算。
电站 bms 电池 soh 估算方法

[发明专利]一种基于充电机的电池SOH检测装置和检测电池SOH的方法-CN201610131166.6在审
发明人：袁庆民;茹永刚;黄炎;于德翔;屈东明;孙福鹏;由恒远 -专利权人：西安特锐德智能充电科技有限公司;青岛特锐德电气股份有限公司
申请日： 2016-03-08 - 公布日： 2016-07-20 - 主分类号： G01R31/36 文献下载
摘要：本发明属于新能源电动汽车充电技术领域，涉及一种基于充电机的电池SOH检测装置和检测电池SOH的方法。在检测电池SOH时，监控模块控制控制器使充电机进行放电模式和充电模式的切换，监控模块向电池BMS发出放电指令或充电指令使电池进行放电或充电，充电机通过获取充电过程的数据或放电过程的数据，并根据获取的上述数据来计算得到电池可放出容量，进一步得到电池SOH。本发明实现了采用放电检测法对电池SOH最简单准确的检测，弥补了BMS预估SOH不准确的缺陷，保证汽车SOC的预测准确，提升用户体验，为用户提供电池维护的指导。
一种基于充电机电池 soh 检测装置方法

[发明专利]应用滑窗寻优策略的锂离子电池健康状态估算方法-CN201910192641.4在审
发明人：张金龙;张迪;孙叶宁;漆汉宏 -专利权人：燕山大学
申请日： 2019-03-14 - 公布日： 2019-06-11 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：本发明属于电池管理技术领域，具体涉及应用滑窗寻优策略的锂离子电池健康状态估算方法，首先需要通过多单体全寿命周期加速老化测试获取该类型电池的老化特征关系，即SOH‑Pf关系；而后即可根据待测电池的恒流充电电压特性计算其特征参数Pf，进而采用查表法获得待测电池的SOH。本发明充分适应锂离子电池老化过程中多单体之间存在的容量衰减差异现象，脱离电池循环次数的影响，对各单体SOH进行准确在线估算，SOH估算精度预期可达5％；考虑了电动汽车在实际工况中的充电机制，对实际充电设备的适应性较强，可在多种倍率充电以及充电初始SOC非零的条件下实现对电池的SOH估算；本发明所设计的SOH在线估算方案简单易行，便于采用常规MCU进行工程实现。
锂离子电池估算电池健康状态在线估算滑窗寻优充电全寿命周期差异现象充电机制充电设备电池管理电池循环电动汽车电压特性工程实现恒流充电加速老化老化过程老化特征容量衰减实际工况特征参数查表法非零应用测试脱离

[发明专利]一种基于FWA优化极限学习机的锂电池SOH预测方法-CN202010864620.5在审
发明人：周永勤;常宇佳;李然;李植 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2020-08-25 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FWA优化极限学习机的锂电池健康状态SOH预测方法，属于动力电池SOH预测技术领域。本发明为了解决现有技术中对动力电池SOH预测过程中参数寻优困难和估算精度低的问题。本发明包括如下步骤建立基于极限学习机的锂电池SOH预测模型；采用FWA优化算法优化预测模型中的输入权值和隐含层偏置；将训练样本输入所述预测模型中对模型进行训练；输入测试样本对训练好的预测模型进行验证；本申请能够准确的对实时非线性变化的锂电池健康状态SOH进行准确的预测，预测运算速度更快且提高了健康因子与锂电池SOH之间的变化对应关系，进而提高了估计精度。
一种基于 fwa 优化极限学习机锂电池 soh 预测方法

[发明专利]一种判断电芯析锂的方法及系统-CN201910791588.X在审
发明人：许盼;龙绘锦;姜斌 -专利权人：东莞塔菲尔新能源科技有限公司;江苏塔菲尔新能源科技股份有限公司;深圳塔菲尔新能源科技有限公司
申请日： 2019-08-26 - 公布日： 2019-11-15 - 主分类号： G01R31/378 文献下载
摘要：本发明公开了一种判断电芯析锂的方法及系统，其中方法包括：检测单体电芯的膨胀力和SOH值；分别分析所述膨胀力和SOH值的变化趋势；当所述单体电芯的膨胀力和SOH值的变化趋势同时出现异常时，确定所述单体电芯析锂系统包括：用于检测单体电芯的膨胀力和SOH值的第一检测单元、第二检测单元；用于分别分析所述膨胀力和SOH值的变化趋势并确定析锂现象的分析确定单元。本发明提供的判断电芯析锂的方法及系统，通过分析电芯膨胀力和SOH值变化趋势以及时准确地判断电芯是否产生析锂反应，从而确保了电池的使用安全，一定程度上降低安全事故的发生率。
膨胀力析锂变化趋势单体电芯电芯分析检测安全事故第二检测确定单元发生率电池

[发明专利]电池SOH评估模型的构建方法及电池SOH值的评估方法-CN202110376223.8在审
发明人：郭毅 -专利权人：东软睿驰汽车技术(沈阳)有限公司
申请日： 2021-04-07 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种电池SOH评估模型的构建方法及电池SOH值的评估方法，涉及电池评估技术领域，包括：获取第一训练数据集和第二训练数据集；其中，所述第一训练数据集包括多个未标注SOH标签的第一电池数据样本，所述第二训练数据集包括多个标注SOH标签的第二电池数据样本，所述第二训练数据集的样本数量远小于所述第一训练数据集的样本数量；基于所述第一训练数据集内各个所述第一电池数据样本之间的样本间隔，从所述第一训练数据集中确定多个样本对，并利用各个所述样本对对预先构建的相似度模型进行训练；根据训练得到的相似度模型和/或所述第二训练数据集构建电池SOH评估模型。本发明可以有效降低电池SOH评估的难度和成本。
电池 soh 评估模型构建方法

[发明专利]一种基于深度网络自适应的电动汽车锂电池SOH估算方法-CN202111009944.1在审
发明人：郑文斌;尹洪涛;付平;周欣雨;董浩;刘浪宇;石金龙 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明提出一种基于深度网络自适应的电动汽车锂电池SOH估算方法，先对数据进行预处理，数据预处理后在原有的电压、电流、时间曲线的基础上构建SOC曲线和容量增量IC曲线，并根据这些曲线进行了特征提取；利用皮尔逊相关系数PCC计算提取出的特征与SOH的相关性，验证特征提取是否有效；再构建SOH估算模型；通过在深度网络中添加自适应层结合深度学习和领域自适应，实现迁移学习，建立出基于深度自适应网络的SOH估算模型；本发明能够有效的将电池老化信息从实验数据中迁移到工况数据下，有效的弥补了工况下电池老化信息不足的问题，提高了工况下SOH估算的精度，使其能够满足SOH估算的需求，可以应用于车载电池管理系统中。
一种基于深度网络自适应电动汽车锂电池 soh 估算方法

[发明专利]电动车辆的SOC和SOH协同估计系统和方法-CN202110571865.3在审
发明人：范国栋;张瑞刚;J·路斯;A·叶泽列茨 -专利权人：康明斯公司
申请日： 2021-05-25 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G01R31/3842 文献下载
摘要：本发明涉及电动车辆的SOC和SOH协同估计系统和方法。提供了一种使用控制器执行电动车辆的电力估计处理的系统。控制器估计电动车辆的蓄能电源的内部状态。该内部状态表示蓄能电源的荷电状态SOC和/或健康状态SOH。控制器基于以下项中的至少一者来估计蓄能电源的SOC值和/或SOH值：目前电流水平、目前电压水平、目前温度以及基于时间的信息。控制器还基于SOC值、第一上界、第一下界来估计有界SOC值，和/或基于SOH值、第二上界以及第二下界来估计有界SOH值。控制器然后基于有界SOC值和/或SOH值来控制电动车辆的电气化处理。
电动车辆 soc soh 协同估计系统方法

[发明专利]基于半监督协同训练框架的锂离子电池健康状态估计方法-CN202210857350.4在审
发明人：林川平;徐俊;侯嘉洋;梅雪松 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2022-07-20 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：基于半监督协同训练框架的锂离子电池健康状态估计方法，包括基于实验数据的监督学习建模、基于工业无标签数据的协同训练、在线SOH估计3个步骤；本发明将少量、难获取的实验有标签数据与大量、易获取的工业无标签数据结合起来，基于半监督协同回归的方式进行模型的迭代更新，以最终模型的预测平均值作为锂电池在线SOH估计结果；本发明公开的SOH估计方法从电池大量的无标签充电数据中挖掘信息，通过为无标签数据标记伪标签的方式丰富训练数据，基于半监督学习方法的最终SOH估计结果在精度和鲁棒性能方面都优于传统的监督学习SOH估计方法；本发明提出了利用大量无标签数据改善电池SOH估计的高效技术，具有广阔的工程应用与产业推广前景。
基于监督协同训练框架锂离子电池健康状态估计方法

[发明专利]一种电池SOC的估算方法、装置-CN202310191510.0在审
发明人：盖亮 -专利权人：北京京深深向科技有限公司
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本申请公开了一种电池SOC的估算方法、装置，所述方法包括：根据第一电池在不同SOH下的SOC‑OCV曲线以及第一电池的SOH循环充放电衰减曲线，确定SOC‑OCV与SOH之间的对应关系；利用SOC‑OCV与SOH之间的对应关系对预先建立的电池等效电路模型进行训练，得到电池等效电路模型中的预设模型参数；基于预设模型参数，运用卡尔曼滤波器得到第二电池的SOC估算结果。本申请通过获取新老电池的SOC‑OCV曲线与SOH曲线，并利用SOC‑OCV与SOH之间的对应关系对电池等效电路模型进行训练，不仅有效降低了老化电池的SOC估算误差，而且使得对于老化电池SOC的估算与新电池的
一种电池 soc 估算方法装置