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公开(公告)号：CN109031142B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201810794989.6
申请日：2018-07-19
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明属于电池状态估计领域，具体涉及一种基于分段线性插值的二次电池模型及状态估计方法。本发明通过将分段线性插值运用到二次电池模型，获得基于分段线性插值的二次电池模型，并在状态滤波器中使用基于分段线性插值的二次电池模型，提高二次电池状态估计的精确度，降低二次电池状态估计的计算量及过拟合。
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公开(公告)号：CN114048525B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202111236265.8
申请日：2021-10-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/12 , G06F30/17 , G06F30/20 , G06F16/903 , G06F16/907 , G06F119/08 , G06F119/14 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及电池技术领域，尤其涉及一种储能电池系统的设计系统、关于制备储能电池系统的设计方法、储能电池系统以及电子装置。所述储能电池设计系统包括输入模块、数据库模块和设计模块；设计模块接收输入模块输入的目标性能参数后数据库模块中的数据信息计算以获得储能电池系统的初始制备参数供后续电池系统制备参照使用，初始制备参数包括所述初始制备储能电池系统的材料参数和工艺参数，储能电池系统的设计系统基于用户提供的关于待制备的储能电池系统的目标性能参数，设计模块通过自动化程序迭代模型设计参数，以更好的获得准确的初始制备参数，更好对储能电池系统的研究提供帮助，加快研发速度同时也提升研发获得的储能电池系统的性能。
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公开(公告)号：CN107121641B
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201710342878.7
申请日：2017-05-16
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01R31/367 , G06N3/00
Abstract: 本发明属于电池状态估计领域，涉及一种基于粒子群优化的电池状态估计方法。首先初始化粒子群，初始化状态估计器；然后对于粒子群中的每个粒子，获得状态后验估计，并比较状态后验估计的精度获得状态估计，再通过状态后验估计得到下一采样点的状态先验估计；最后，根据状态后验估计的精度，对粒子群进行演化，获得新的粒子群。本发明在对电池进行状态估计时，通过粒子群优化，得到电池参数的估计，且当电池模型有多个局部最优点时，相比于局部优化方法更容易得到电池模型的全局最优估计，从而使得状态滤波得到的电池状态估计更加精确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110109017A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910285501.1
申请日：2019-04-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/396 , G01R19/00
Abstract: 本发明提供了一种动力电池放电区间的判断方法，属于动力电池放电区间的判断领域。本发明首先建立动力电池的放电起始点和终止点的概率模型；然后逐一对选取的各采样点的放电起始点和终止点的概率进行计算；最后基于计算的概率，得到动力电池的放电区间。本发明通过建立概率模型来判断动力电池放电区间，将放电起始点和终止点的特点用概率表示，对选取的采样点进行分析，能够准确得到放电区间，提高了判断准确率。
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公开(公告)号：CN114048525A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111236265.8
申请日：2021-10-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/12 , G06F30/17 , G06F30/20 , G06F16/903 , G06F16/907 , G06F119/08 , G06F119/14 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及电池技术领域，尤其涉及一种储能电池系统的设计系统、关于制备储能电池系统的设计方法、储能电池系统以及电子装置。所述储能电池设计系统包括输入模块、数据库模块和设计模块；设计模块接收输入模块输入的目标性能参数后数据库模块中的数据信息计算以获得初始储能电池系统的初始制备参数供后续电池系统制备参照使用，初始制备参数包括所述初始制备储能电池系统的材料参数和工艺参数，储能电池系统的设计系统基于用户提供的关于待制备的储能电池系统的目标性能参数，设计模块通过自动化程序迭代模型设计参数，以更好的获得准确的初始制备参数，更好对储能电池系统的研究提供帮助，加快研发速度同时也提升研发获得的储能电池系统的性能。
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公开(公告)号：CN110109017B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201910285501.1
申请日：2019-04-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/396 , G01R19/00
Abstract: 本发明提供了一种动力电池放电区间的判断方法，属于动力电池放电区间的判断领域。本发明首先建立动力电池的放电起始点和终止点的概率模型；然后逐一对选取的各采样点的放电起始点和终止点的概率进行计算；最后基于计算的概率，得到动力电池的放电区间。本发明通过建立概率模型来判断动力电池放电区间，将放电起始点和终止点的特点用概率表示，对选取的采样点进行分析，能够准确得到放电区间，提高了判断准确率。
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公开(公告)号：CN107121641A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710342878.7
申请日：2017-05-16
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G01R31/367 , G01R31/387 , G01R31/392 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于电池状态估计领域，涉及一种基于粒子群优化的电池状态估计方法。首先初始化粒子群，初始化状态估计器；然后对于粒子群中的每个粒子，获得状态后验估计，并比较状态后验估计的精度获得状态估计，再通过状态后验估计得到下一采样点的状态先验估计；最后，根据状态后验估计的精度，对粒子群进行演化，获得新的粒子群。本发明在对电池进行状态估计时，通过粒子群优化，得到电池参数的估计，且当电池模型有多个局部最优点时，相比于局部优化方法更容易得到电池模型的全局最优估计，从而使得状态滤波得到的电池状态估计更加精确。
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