本发明公开了一种基于大数据和数字孪生的电池储能站监测方法及系统,所述方法包括：根据电池储能电站的所述全要素信息和第一仿真系统,构建第一数字孪生模型,其中,所述第一数字孪生模型包括三维模型、数据模型和机理模型；通过对所述第一数字孪生模型进行动态更新,获得第二数字孪生模型；根据所述电池储能电站的失效行为数据,构建第一电站监测模型,其中,所述第一电站监测模型包括监测模型、分析模型和报警模型；根据所述第二数字孪生模型和所述第一电站监测模型对所述电池储能电站进行智能监测。解决了现有技术中存在电池储能站的监测不够完善,无法准确对热失控进行智能化数据分析,安全控制可靠性较低且效率不高的技术问题。

本发明提供一种电池阻抗寿命估算方法,包括电池投入使用前,采集电池放电变化的SOC、温度和内阻来构建出新电池阻抗表；电池投入使用后,采集电池本次放电SOC、温度及电池状态信息来检测电池内阻稳定状态,并让电池在每次内阻处于稳定状态下均产生电压降后,采集电池每次产生电压降前后的电压、电流、SOC和温度；根据采集的电压降前后的电压、电流、SOC和温度,计算出每次内阻稳定状态下的直流内阻、SOC和温度；计算可信度,并通过可信度在新电池阻抗表中选取内阻来得出新电池阻抗以及根据内阻稳定状态下的直流内阻来得出当前寿命电池阻抗；根据上述两个阻抗计算电池放电阻抗寿命。实施本发明,基于ACB技术实现在线估算,有较好的鲁棒性和可靠性。

本发明公开一种基于开路电压和电池温度驱动锂电池剩余容量SOC预测算法,按频率采集锂电池放电过程中放电参数,所述放电参数包括放电电流、开路电压、电池温度、放电时间后,基于安时法建立电池剩余容量模型,估算得到的电池剩余容量与开路电压进行线性拟合得到关于开路电压与电池剩余容量SOC的数学关系,进而得到电池实时剩余容量的预测值。本发明具有较高的状态估计精度,起到锂电池热失控的预警,提高了锂电池的使用安全性。

本发明涉及燃料电池汽车控制方法技术领域,具体地指一种燃料电池汽车动力电池SOC估算系统及估算方法。包括,数据采集模块,用于采集车辆当前情况下各高压组件的电流初始值和电压初始值；修正模块,用于通过采集到的高压组件电流初始值和电压初始值对动力电池的电流初始值和电压初始值进行修正获得动力电池电流修正值、动力电池电压修正值；估算模块,用于根据动力电池电流修正值、动力电池电压修正值估算出动力电池SOC值。本发明能够避免因SOC精度较差而导致的燃料电池系统异常停机吹扫,或异常功率拉升,提升整车的动力性和经济性,降低氢气消耗量,降低动力电池过放或过充的风险,降低用户的安全风险,给用户更好的体验。

本发明公开了一种纯电动新能源汽车电池衰减测试装置,包括多块顶板和导电板,所述顶板的外侧均安装有导流板,导电板的顶面上均安装有连接管,顶板正对于连接管处均安装有筒体,筒体下端均与连接管螺纹连接,筒体内部均安装有导电杆,顶板的相对面上均凸出形成一连接部,上方连接部的顶面上安装有调节定位机构,调节定位机构上安装有握杆。本发明结构简单,通过调节定位机构能改变握杆的倾斜角度,使本装置能倾斜的伸入汽车中,方便的操作,且下压本装置后,导流板能向外打开,使导流板夹在蓄电池的外部,本装置与蓄电池固定,增加了稳定性,避免了后续的滑脱,导电板能直接的与蓄电池上的导电柱接触进行测试。

本申请提供了一种电池故障监测及管理系统及方法,涉及电池技术领域。该电池故障监测及管理系统与车辆系统相连,包括：故障检测模块,用于获取电池组的故障信号的数值；处理模块,用于根据故障信号的数值,确定电池组的故障等级；根据故障等级确定对应的故障处理方式；以及,执行与故障等级对应的故障处理方式。利用本申请的技术方案能够为电池不同的故障等级精确地提供更为合适的故障处理方式,从而提高电池的安全性。

不受暗电流的影响而准确地推断开路电压。检测可充电电池的状态的可充电电池状态检测装置具有：一个或多个处理器；以及一个或多个存储器,其与一个或多个所述处理器可通信地连接,一个或多个处理器读取保存在一个或多个存储器中的指令组,所述可充电电池状态检测装置执行以下处理：检测处理,根据从电压测定部(11)和电流测定部(12)输出的信号来检测可充电电池的电压和电流；存储处理,存储在可充电电池的充放电停止之后通过检测处理在不同的时间检测到的多个电压值；拟合处理,通过调整规定的函数的系数,对通过存储处理所存储的多个电压值进行拟合；计算处理,基于通过拟合处理而调整了系数后的函数来计算开路电压；以及舍弃处理,在检测到的电流值或电压值变动了规定的阈值以上的情况下,舍弃通过存储处理所存储的多个电压值中的至少一部分。

本发明提供了一种电池热失控预测方法、装置及计算机可读存储介质,本发明的电池热失控预测方法,是在热箱温度T、电池自产热起始温度T1和热失控起始温度T2满足T1＜T＜T2时：若电池自产热速率K-(1)大于热箱向电池内部的传热速率K-(2),则电池表面先发生热失控。若电池自产热速率K-(1)小于热箱向电池内部的传热速率K-(2),则电池内部自产热量积累至极限值时先发生热失控,电池内部自产热量未积累至极限值时不会发生热失控。本发明所述的电池热失控预测方法,能够替代热箱测试方法,来有效评估电池安全性,以及准确地获取电池热箱测试的安全边界,且测试成本低、测试周期短。

本发明公开了一种考虑机械应变的锂离子电池健康状态估计与寿命预测方法,包括以下步骤：S1、进行锂离子电池老化衰退实验,获得电池的外部特征参数与衰退数据；S2、利用多分辨率小波降噪模型对外部特征参数进行降噪,利用基于小波分析的特征参数提取模型对降噪后的实验数据进行典型特征参数提取；S3、建立典型特征参数状态过程模型；S4、建立电池典型特征参数—老化衰退映射关系模型；S5、利用在线典型特征参数和电池典型特征参数—老化衰退映射关系模型在线估计锂离子电池健康状态；S6、利用在线典型特征参数、历史在线数据、典型特征参数状态过程模型、电池典型特征参数—老化衰退映射关系模型在线预测电池剩余使用寿命。

本发明公开了一种电动汽车动力电池多状态联合估计系统及方法,系统包括数据采集模块、数据预处理模块、参数辨识模块、状态估计模块以及储存模块；数据采集模块,用于采集电动汽车行驶数据以及动力电池状态数据；数据预处理模块用于数据清洗和数据插值；参数辨识模块,基于FFRLS方法和经数据预处理模块处理后的数据,进行动力电池二阶RC模型的参数辨识；状态估计模块,在二阶RC模型基础上,以DAEKF算法形成宏观和微观双时间尺度滤波器的状态联合估计方法,实现对电动汽车动力电池的SOC、SOE以及SOH状态联合估计；储存模块,用于储存和读取数据。本发明实现电动汽车动力电池的SOC、SOH和SOE三种核心状态联合估计。