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[发明专利]一种质子交换膜燃料电池的多目标优化方法及系统-CN202211614950.4在审
发明人：玄东吉;毛旭平;刘胜南;谈佳淇;胡浩钦;卢陈雷;黄寅;康泽豪 -专利权人：温州大学
申请日： 2022-12-14 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供一种质子交换膜燃料电池的多目标优化方法，包括构建质子交换膜燃料电池的几何模型，以建立模型方程；基于模型方程，对氧气摩尔浓度分布均匀性和燃料电池的工作功率进行敏感度分析，并对氧气摩尔浓度分布均匀性和燃料电池的工作功率为优化时的气体扩散层的两端孔隙率及其厚度、操作压强和操作电压进行参数化扫描，以获得数据集；根据数据集对神经网络进行训练，得到神经网络代理模型；将神经网络代理模型方程进行多目标遗传算法优化，得到Pareto解集，并通过重组优化的折中策略，确定气体扩散层的两端孔隙率及其厚度、操作压强和操作电压的最优解。实施本发明，能够解决现有研究容易忽视的燃料电池性能提高和寿命延长的一致性问题。
一种质子交换燃料电池多目标优化方法系统

[发明专利]一种基于神经网络的多目标优化电池包结构方法-CN202110116697.9有效
发明人：玄东吉;陈家辉;王标;陈建龙;陈聪;卢陈雷 -专利权人：温州大学
申请日： 2021-01-28 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的多目标优化电池包结构方法，包括以下步骤：S1：将电池包的三维模型转换为二维模型后在COMSOL中进行仿真，生成多组影响电池包性能值的结构参数；S2:将多组结构参数作为神经网络的输入，将电池包的性能值作为神经网络的输出，采用贝叶斯正则化算法对神经网络进行训练；S3:对步骤S2中训练好的神经网络采用NSGA2算法进行结构参数优化，得到多组帕累托最优解，选择帕累托最优解中最高温度最低的一组作为电池包的最终方案。本发明大大缩短了电池包结构优化的周期，提高了电池包的性能。
一种基于神经网络多目标优化电池结构方法

[发明专利]增程式氢燃料电池混合动力汽车拓扑结构及能量分配方法-CN202211251148.3在审
发明人：玄东吉;黄寅;胡浩钦;谈佳淇;卢陈雷;刘胜南;康泽豪;毛旭平 -专利权人：温州大学
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： B60L50/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种增程式氢燃料电池混合动力汽车拓扑结构及能量分配方法。本发明通过确定该汽车拓扑结构并介绍工作模式，然后建立增程式氢燃料电池混合动力汽车模型，包括对氢燃料电池、锂电池、超级电容以及整车运动学模型的搭建，最后根据所公布的能量管理策略对整车模型的不同模式进行单独训练，利用所训练智能体在不同工况下进行能量分配。本发明所公开以燃料电池为增程器的新型拓扑结构和工作模式能够解决短距离行驶功率和长距离里程担忧问题；本发明能够提升锂电池和燃料电池寿命以及燃料电池系统效率。
程式燃料电池混合动力汽车拓扑结构能量分配方法

[发明专利]一种质子交换膜燃料电池的参数优化方法-CN202210123946.1在审
发明人：玄东吉;刘胜南;陈聪;陈建龙;卢陈雷;谈佳淇;胡浩钦 -专利权人：温州大学
申请日： 2022-02-10 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： H01M8/04298 文献下载
摘要：本发明公开了一种质子交换膜燃料电池的参数优化方法，包括以下步骤：步骤1、建立质子交换膜燃料电池物理模型；步骤2、在不同操作电压和参数下，运行质子交换膜燃料电池物理模型得到数据集，用数据集训练神经网络，以训练好的神经网络替代质子交换膜燃料电池物理模型；步骤3：使用NSGA‑II进行多目标优化，并采用TOPSIS方法选择Pareto前沿最优解，得到质子交换膜燃料电池的参数最优组合。本发明优化得到的参数具有精度高的优点，可以提升质子交换膜燃料电池的性能。
一种质子交换燃料电池参数优化方法

[发明专利]基于GA算法优化改进GRU神经网络的锂离子电池SOH估计方法-CN202111150229.X在审
发明人：玄东吉;陈建龙;陈聪;卢陈雷;刘胜南;谈佳淇;胡浩钦 -专利权人：温州大学
申请日： 2021-09-29 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GA算法优化改进GRU神经网络的锂离子电池SOH估计方法，包括以下步骤：1、实验数据采集：设置锂电池充放电实验工况对锂电池进行充放电，记录实验过程中锂电池的电压、电流、温度数据以及电池每次放电完全的容量；2、数据预处理：对采集的原始数据删除无效值并进行数据归一化处理；3、构建网络模型。4、将归一化后的数据作为网络模型的输入，用于进行锂离子电池SOH估计。本发明具有过程简单，估计结果准确，精度高的优点。
基于 ga 算法优化改进 gru 神经网络锂离子电池 soh 估计方法

[实用新型]一种用于电动汽车电池包的散热装置-CN202120065609.2有效
发明人：陈家辉;玄东吉;王标;陈建龙;陈聪;卢陈雷 -专利权人：温州大学
申请日： 2021-01-12 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： H01M10/613 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种用于电动汽车电池包的散热装置，设置有主体箱1，主体箱1内设有电池组2，电池组2由若干电池单体组成，电池组2的上端设有上挡板3，电池组2的下端设有下挡板4，电池组2的周围设有与上挡板3、下挡板4相连接的围板5，所述的下挡板4上设有进风通道6，进风通道6的两端具有冷却进口7，所述的上挡板3上设有出风通道8，出风通道8的两端具有冷却出口9，所述的电池组2内设有冷却通道10，出风通道8通过冷却通道10与进风通道6相连通。本实用新型能够对电动车电池包进行有效散热，使得电池包处在健康的温度，提高电池寿命。
一种用于电动汽车电池散热装置

[实用新型]一种锂电池主动均衡电路-CN202023170993.7有效
发明人： 卢陈雷;玄东吉;王标;陈家辉;陈建龙;陈聪 -专利权人：温州大学
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： H02J7/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种锂电池主动均衡电路，包括电池组、第一阵列开关组、第二阵列开关组和均衡模块，所述均衡模块分别与第一阵列开关组、第二阵列开关组电连接；所述电池组由多个单体电池串联组成；每个所述单体电池的两端并联有保护电路模块；相邻所述单体电池之间分别经单刀双掷开关S与第一阵列开关组、第二阵列开关组电连接；第一阵列开关组和第二阵列开关组首尾电连接。本实用新型本实用新型将第一阵列开关组、第二阵列开关组、均衡模块和保护电路模块组合起来，构成了锂电池主动均衡电流源，使得本实用新型在电池单体出现不一致性时，能对单体电池之间的主动均衡控制，有效的提高了电池均衡的灵活性以及安全性。
一种锂电池主动均衡电路

[发明专利]基于粒子群优化算法的环形均衡电路的能量路径优化方法-CN202110143881.2在审
发明人：玄东吉;王标;陈家辉;陈建龙;陈聪;卢陈雷 -专利权人：温州大学
申请日： 2021-02-02 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： H02J7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于粒子群优化算法的环形均衡电路的能量路径优化方法，包括以下步骤：S1：建立电池组的环形均衡电路，所述环形均衡电路包括串联多个的电池和用于实现电池之间的能量传递的均衡模块；S2:采集电池组内所有单体电池的电压，通过计算得到电池组的电压平均值以及每个单体电池的电压与电压平均值之间的差值；S3:将电池组的电压平均值以及每个单体电池的电压与电压平均值之间的差值代入粒子群优化算法进行迭代求解，得到环形均衡电路的最优均衡能量路径；S4:将所得到的最优均衡能量路径转换为环形均衡电路中均衡模块的控制开关的时序，实现所有电池的均衡控制。本发明使得电池均衡过程中不会产生电池的反复充放电现象，可以减少能量消耗。
基于粒子优化算法环形均衡电路能量路径方法

[实用新型]基于双向反激变压器的复合均衡电路-CN202022352061.8有效
发明人： 卢陈雷;玄东吉;王标;陈家辉;陈建龙;陈聪 -专利权人：温州大学
申请日： 2020-10-21 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： H02J7/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种基于双向反激变压器的复合均衡电路，包括依次连接的串联电池组A(1)、电容均衡模块A(2)、变压均衡模块(3)、电容均衡模块B(4)和串联电池组B(5)；所述串联电池组A(1)与串联电池组B(5)都由n个电池串联而成，所述电容均衡模块A(2)包括两组由n个阵列开关并联而成的阵列开关组、电容C1_1，所述两组阵列开关组分别连接电容C1_1的两端；所述电容均衡模块B(4)包括电容C2_1和两组由n个阵列开关并联而成的阵列开关组,所述两组阵列开关组分别连接电容C2_1的两端；本实用新型结合电容均衡和变压器均衡的优点，有效地提高了电池均衡的灵活程度以及降低了均衡时间，提高了电池串联电池组的均衡效率。
基于双向激变复合均衡电路

[发明专利]一种锂离子动力电池SOC和SOH联合估计方法-CN202011495978.1在审
发明人：陈建龙;玄东吉;杨奇;陈家辉;王标;卢陈雷;陈聪;胡浩钦;刘胜南;谈佳淇 -专利权人：温州大学
申请日： 2020-12-17 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明公开了一种锂离子动力电池SOC和SOH联合估计方法，包括以下步骤：步骤1：获取锂电池充放电实验的电流、电压、温度和充放电容量变化数据，对电流、电压、温度和充放电容量变化数据进行预处理；步骤2：用预处理后的电压、电流和温度数据构建训练样本，并将这三个数据量作为SOH算法网络的输入，进而得到SOH算法网络的输出；步骤3、将步骤2中SOH算法网络的输出以及预处理后的电压、电流和温度数据作为SOC估算算法的输入，对SOC进行估计。本发明具有估计结果准确，精度高的优点。
一种锂离子动力电池 soc soh 联合估计方法

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