[发明专利]电池荷电状态估计方法、装置、存储介质及计算机设备在审
| 申请号： | 201811388834.9 | 申请日： | 2018-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN109444758A | 公开（公告）日： | 2019-03-08 |
| 发明（设计）人： | 李阳;林勇;曹流 | 申请（专利权）人： | 湖南金杯新能源发展有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/387 | 分类号： | G01R31/387;G06F17/50 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 黄晓庆 |
| 地址： | 410000 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请涉及一种电池荷电状态估计方法、装置、存储介质及计算机设备，获取当前时刻温度以及电池的当前时刻开路电压，根据当前时刻开路电压得到当前时刻荷电状态；根据当前时刻温度及当前时刻荷电状态，更新荷电状态估计的状态方程和测量方程；根据当前时刻温度及当前时刻荷电状态，通过更新后的荷电状态估计的状态方程和测量方程，估计电池的下一时刻荷电状态。通过结合当前时刻温度因素对荷电状态的影响，可以提高荷电状态估计准确度；此外，在荷电状态估计过程中，进一步结合当前时刻温度及当前时刻荷电状态对荷电状态估计的方程进行更新，从而使得荷电状态估计的方程更加科学合理，进一步提高荷电状态估计准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 荷电状态估计 荷电状态 电池荷电状态 计算机设备 准确度 存储介质 开路电压 状态方程 更新 测量 电池 温度因素 申请 | ||
【主权项】：
1.一种电池荷电状态估计方法，其特征在于，包括：获取当前时刻温度以及电池的当前时刻开路电压，根据所述当前时刻开路电压得到当前时刻荷电状态；根据所述当前时刻温度及所述当前时刻荷电状态，更新荷电状态估计的状态方程和测量方程；根据所述当前时刻温度及所述当前时刻荷电状态，通过更新后的荷电状态估计的状态方程和测量方程，估计电池的下一时刻荷电状态。
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- 2019-04-30 - 2019-07-26 - G01R31/387
- 本发明公开了一种整车状态下电池容量测试系统及方法，该系统包括转接采集器、放电负载以及控制器，转接采集器用于连接在整车电池与整车线束之间，且在整车电池充放电过程中进行电压、电流数据采集；放电负载连接于转接采集器的高压端；控制器连接于转接采集器的低压端，控制器包括控制模块以及连接于控制模块的信号解析模块和显示模块，信号解析模块用于接收转接采集器采集的电压、电流数据并传输给控制模块，控制模块用于处理电压、电流数据得到预定的电池相关参数并通过显示模块反馈；通过上述系统及方法，能够在不拆卸整车电池的情况下，对电池状态、性能进行测试，操作简单，效率高，能够在车辆保养时测试电池，不受时间、地点、场地的约束。
- 基于大数据和bp神经网络的锂离子电池SOC预测方法-201910377462.8
- 王志平;胡亚辉;张志;唐校;王瀚墨 - 东莞理工学院
- 2019-05-07 - 2019-07-23 - G01R31/387
- 本发明提供的基于大数据和bp神经网络的锂离子电池SOC预测方法，采集电池外部特征参数建立电池SOC大数据的数据集；建立训练集和测试集；构建多重bp神经网络预测模型；将数据集分别放入不同参数的bp神经网络预测模型中，得到测量精度；根据不同参数的bp神经网络预测模型所得到的测量精度进行分析，得到预测结果。本发明提供的基于大数据和bp神经网络的锂离子电池SOC预测方法，通过SOC预测的大数据集，便于对数据进行有效的挖掘，保证预测精度；通过分布bp神经网络预测模型对电池外部参数对电池进行SOC精确预测，具有较高的精度，尤其在大数据下，电池外部参数不断变化，该方法依然能准确的预测电池SOC的值，具有很高的使用性，可在实际中得到广泛应用。
- 一种电池荷电状态预测方法和系统-201711329195.4
- 卓衍涵;赵昂;吴海明;刘松利 - 北京创昱科技有限公司
- 2017-12-13 - 2019-06-21 - G01R31/387
- 本发明实施例提供一种电池荷电状态预测方法和系统，所述方法包括：获取电池在充放电过程中的电压和电流；根据所述电池在充放电过程中的电压和电流，采用遗传算法，对所述电池的二阶RC等效电路模型中的模型参数进行优化，得到优化后的模型参数；获取所述电池的荷电状态的三次样条拟合函数，根据所述优化后的模型参数和所述三次样条拟合函数，采用扩展卡尔曼滤波算法，建立所述电池的荷电状态预测模型；根据所述荷电状态预测模型，预测所述电池的荷电状态，本发明实施例提供的电池荷电状态预测方法和系统，可以提高电池荷电状态的预测准确度。
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