电量预测模型构建、搬运设备部署方法和装置

本发明公开了电量预测模型构建、搬运设备部署方法和装置,涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取与温度因素相关的显性函数以及与多个特征影响因素相关的核函数；利用显性函数和核函数,构建初始预测模型；利用训练集训练初始预测模型,其中,训练集包括：来自于搬运设备的剩余电量或已用电量、温度值以及每一个特征影响因素对应的因素值；根据训练的结果,确定电量预测模型。该实施方式确定出的电量预测模型能够比较准确地预测搬运设备用电情况。

2021-10-12

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一种可维护再生电池的维护再生次数及循环寿命估测方法

本发明提供了一种可维护再生电池的维护再生次数及循环寿命预测方法。通过对可维护再生电池进行循环充放电并进行维护再生,测量并记录电池首次维护再生前以及每次维护再生后放电容量保持率与电池循环次数的关系曲线,利用曲线拟合的方式预测可维护再生电池在达到最终的终止放电容量保持率时的总维护再生次数以及总循环次数。通过本发明的可维护再生电池的循环寿命预测方法可以方便、快速地估算不同目标容量保持率下可维护再生电池的维护再生次数与循环充放电总次数,提高了可维护再生电池寿命估算的准确性和实用性,并且为提升电池使用过程中的经济性提供了参考。

2021-10-12

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等效电路模型参数校准方法、装置、终端设备及存储介质

本申请提供了一种等效电路模型参数校准方法、装置、终端设备及存储介质,该方法包括：在预设场景下,检测动力电池分别在第一时刻和第二时刻的电压及电流变化,得到第一欧姆内阻和第二欧姆内阻；根据所述第一欧姆内阻,确定动力电池在第一时刻和第二时刻的荷电状态,得到第一荷电状态和第二荷电状态；确定等效电路模型在第二欧姆内阻下对应的参数集,以及根据第二荷电状态确定参数集中的标准参数集；根据标准参数集对等效电路模型进行参数校准。本申请通过对第一荷电状态进行滤波,能有效地确定到动力电池在第二时刻的荷电状态,基于第二荷电状态能确定到标准参数集,基于标准参数集能有效地对等效电路模型进行参数校准。

2021-10-08

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一种基于温度校准和神经网络的锂电池组容量估计方法

本发明公开了一种基于温度校准和神经网络的锂电池组容量估计方法,具体包括以下步骤：(1)获取历史运行数据；(2)特征提取；(3)模型建立：建立一个基于遗传算法改进的埃尔曼神经网络的容量估计模型；(4)数据处理；(5)训练模型：使用所述的训练数据对基于遗传算法改进的埃尔曼神经网络的容量估计模型进行训练,获得最终的容量估计模型；(6)容量估计：测试数据输入到步骤(5)获得的确定的容量估计模型中,得到容量估计值。该方法属于数据驱动的方法,具有方便快捷、实时性好、适应性强等特点,能够实现锂离子电池组容量的在线实时估计,具有非常重要的应用价值。

2021-10-08

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一种锂离子电池自放电的筛选方法

本发明提供一种锂离子电池自放电的筛选方法,所述筛选方法包括以下步骤：(1)将电池分容后,调整荷电状态SOC为0.5％-4.5％；(2)第一静置处理后,测试第一开路电压OCV1；(3)第二静置处理后,测试第二开路电压OCV2；(4)计算K＝ΔV/Δt,其中,ΔV＝(OCV1-OCV2),Δt为第二静置处理的时长；(5)循环步骤(3)与(4),得到一系列K值；(6)采用单值控制分析方法,剔除步骤(5)所得的电池,其中为K值的平均值,σ为K值的标准差。本发明提供的筛选方法缩短了自放电的筛选时长,进而缩短了锂离子电池的制程周期,提升了电池产能和经济效益。

2021-10-08

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一种基于堆叠自动编码器的电池故障识别方法

本发明涉及电池管理技术,具体涉及一种基于堆叠自动编码器的电池故障识别方法,提供一个包含多个单体电池的锂离子电池组,采集电池组中的每个单体电池的电压；基于小波变化对采集的电池电压进行降噪处理；将降噪处理后的电压数据分为训练集和测试集；使用训练集数据训练堆叠自动编码器；将测试集数据送入训练好的堆叠自动编码器模型,对模型的性能进行评估；利用训练好的堆叠自动编码器提取输入电压信号的特征参数；利用局部异常因子(LOF)检测对提取出的特征参数进行离群点检测,识别电池故障。该方法能够在短时间内实时进行故障单体电池的检测识别,提高了单体电池故障诊断的准确度,减少漏报率。

2021-10-08

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一种锂离子电池宽温度全寿命SOC及容量估计的方法

本发明涉及一种锂离子电池宽温度全寿命SOC及容量估计的方法,具体包括以下步骤：(1)获得该电池相应的技术参数；(2)选取二阶RC等效电路模型作为迁移模型的基础电池模型；(3)获得电池模型内部参数信息；(4)建立迁移模型的框架；(5)利用风险最小化粒子滤波算法对迁移模型的迁移因子进行在线确定及SOC值确定；(6)进行实际可用容量的估计。本发明用于实现对锂离子电池SOC和容量的联合精确估计。该方法将温度和老化对电池的影响视为不确定量,仅用少量的离线数据所建立的迁移模型和电池在实际使用过程中的数据就可以实现不同温度和老化状态下初始迁移模型的在线迁移,大大减少了传统老化电池模型建模过程中的离线实验工作量。

2021-10-08

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基于充放电数据在线测算电池内部核心温度的方法及系统

本申请公开了基于充放电数据在线测算电池内部核心温度的方法及系统。方法包括：获取用于确定待测电池的核心温度的多个检测项,获取在当前采样时刻对待测电池进行检测得到的检测项对应的第一测量值,以及在上一采样时刻对待测电池进行检测得到的检测项对应的第二测量值；获取用于测算待测电池的核心温度的线性神经网络模型,将检测项、第一测量值以及第二测量值输入线性神经网络模型,以使线性神经网络模型测算出待测电池在当前采样时刻的目标核心温度。本申请基于检测项与核心温度之间的线性关系构建神经网络模型,并通过该模型直接确定各个检测项对应的权重,可以实现快速测算电池的核心温度,同时保证了测算出和核心温度的准确性。

2021-10-08

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一种两阶段电池模型参数在线辨识的方法与系统

本发明提供了一种两阶段电池模型参数在线辨识的方法,首先按照待测电池充/放电时间对各个时刻的累积充/放电量百分比依次进行划分得到各个时间段内任意时刻的累积充/放电量百分比；然后根据初始时刻的开路电压得到当前时间段内任意时刻的开路电压和当前时间段内系统状态方程；最后对当前时间段内系统状态方程进行解析得到当前时间段内电池模型参数。本发明通过将当前时间段内结尾时刻的开路电压作为下一个时间段内初始时刻的开路电压,对各个时间段的模型参数运用递推方法进行辨识,可以对因电池老化引起的模型参数改变进行修正,保证整个周期计算的精确性。本发明还提供了一种两阶段电池模型参数在线辨识系统。

2021-10-01

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确定电池等效电路模型的参数的方法、装置、存储介质及电子设备

本公开涉及一种确定电池等效电路模型的参数的方法、装置、存储介质及电子设备,所述方法,包括：获取电池的状态数据,所述状态数据包括电流数据、电压数据；基于所述电池的等效电路模型、误差信息以及所述状态数据,通过最小二乘法RLS预估模型,确定所述等效电路模型中的元件参数值,所述误差信息包括所述电流数据与所述电压数据之间的采样时间差值。

2021-10-01

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