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公开(公告)号：CN111448467B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN201780093207.X
申请日：2017-07-24
Applicant: 罗伯特·博世有限公司 , 北京交通大学
IPC: G01R31/3842 , G01R31/396 , G01R31/367 , H01M10/42
Abstract: 本发明涉及一种用于对电池容量进行建模的方法，其包括：获取充电数据，以生成容量增量曲线；选择与所述容量增量曲线中的峰相关的参数作为自变量并选择电池可用容量作为因变量，以形成数据集；针对电池容量建立回归模型，并基于所述数据集对所述回归模型进行训练优化以获得优化的回归模型。本发明所提供的上述方法与现有技术相比，能够基于对电池容量所建立的数学模型而根据正常的日常充电过程(这仅需要部分充电过程)所采集的数据来确定电池容量，尤其是诸如EV/HEV中的电池组中各个单体电池的容量。
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公开(公告)号：CN111448467A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201780093207.X
申请日：2017-07-24
Applicant: 罗伯特·博世有限公司 , 北京交通大学
IPC: G01R31/3842 , G01R31/396 , G01R31/367 , H01M10/42
Abstract: 本发明涉及一种用于对电池容量进行建模的方法，其包括：获取充电数据，以生成容量增量曲线；选择与所述容量增量曲线中的峰相关的参数作为自变量并选择电池可用容量作为因变量，以形成数据集；针对电池容量建立回归模型，并基于所述数据集对所述回归模型进行训练优化以获得优化的回归模型。本发明所提供的上述方法与现有技术相比，能够基于对电池容量所建立的数学模型而根据正常的日常充电过程(这仅需要部分充电过程)所采集的数据来确定电池容量，尤其是诸如EV/HEV中的电池组中各个单体电池的容量。
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公开(公告)号：CN111448468B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201780093842.8
申请日：2017-08-18
Applicant: 罗伯特·博世有限公司 , 北京交通大学
IPC: G01R31/3842 , G01R31/396
Abstract: 本发明涉及用于检测电池组一致性的方法、装置以及系统。该用于检测电池组一致性的方法包括：对电池组进行充电以获取所采集的电池单体的充电数据；基于所获取的充电数据来生成容量增量关系曲线；根据所生成的容量增量关系曲线，确定出多个容量增量峰，并计算与相应的容量增量峰对应的参数；以及根据所计算的与相应容量增量峰对应的参数，来对电池组一致性进行检测。本发明所采用的上述方法、装置以及系统不需要额外的硬件或测试来检测电池单体，而是可以仅在正常充电过程中就能够实现电池组一致性进行检测和评价。因此，每当执行深度再充电时，可以定期执行电池组的一致性检测和评价。
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公开(公告)号：CN111448468A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201780093842.8
申请日：2017-08-18
Applicant: 罗伯特·博世有限公司 , 北京交通大学
IPC: G01R31/3842 , G01R31/396
Abstract: 本发明涉及用于检测电池组一致性的方法、装置以及系统。该用于检测电池组一致性的方法包括：对电池组进行充电以获取所采集的电池单体的充电数据；基于所获取的充电数据来生成容量增量关系曲线；根据所生成的容量增量关系曲线，确定出多个容量增量峰，并计算与相应的容量增量峰对应的参数；以及根据所计算的与相应容量增量峰对应的参数，来对电池组一致性进行检测。本发明所采用的上述方法、装置以及系统不需要额外的硬件或测试来检测电池单体，而是可以仅在正常充电过程中就能够实现电池组一致性进行检测和评价。因此，每当执行深度再充电时，可以定期执行电池组的一致性检测和评价。
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公开(公告)号：CN119199540A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411265607.2
申请日：2024-09-10
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/396 , G01R31/378 , G06F18/213 , G06F18/232
Abstract: 本发明公开了一种基于运行数据的锂离子电池故障检测方法及系统。本发明包括：步骤1：对实际运行工况中电池管理系统采集到的锂离子电池电压信号进行预处理；步骤2：基于预处理后的充电段电池电压与放电段电池电压，构建无量纲特征集合；步骤3：最优无量纲特征选择，计算所构建的无量纲特征分别对电池充电段电压异常和放电段电压异常的拉普拉斯分数，将分数最高的无量纲特征定义为最优无量纲特征；步骤4：基于每次充电过程中每个电池的充电电压数据，提取扩展平均电压特征，采用滑动窗口对扩展平均电压特征进一步提取波形因子；步骤5：对选择的最优无量纲特征与提取的波形因子进行标准化差分处理，对标准化差分后的最优无量纲特征采用聚类算法实现电池短时间尺度实时故障检测，对标准化差分后的波形因子采用聚类算法实现电池长时间尺度累积故障检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109256843B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201811382879.5
申请日：2018-11-20
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种可动态重构的电池储能系统及其控制方法，包括：储能子系统、充放电接口的逆变器电路和电池管理子系统；储能子系统包括X个双半桥结构单元支路，X为大于或等于1的整数；双半桥结构单元包括两个电池和三个可控开关，第一电池的正极端与第一可控开关相连，第二电池的负极端通过与第三可控开关相连，第二可控开关的一端连接于所述第一电池和第一可控开关的串联点之间，第二可控开关的另一端连接于所述第二电池和第三可控开关的串联点之间。本发明在实现可旁路故障电池、维持电路的充放工作等功能而不短路的基础上降低开关数量，控制方法简单、易执行。
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公开(公告)号：CN110703101B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201910861836.3
申请日：2019-09-12
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明涉及一种锂离子电池分区间循环容量衰退预测方法，包括如下步骤：S1、对锂离子电池进行不同SOC区间衰退测试，得到不同SOC区间的测试数据；S2、进行分区间特征参数提取；S3、利用Keras深度学习框架构建LSTM RNN模型，对模型进行初始化；S4、利用步骤S1得到的测试数据和步骤S2得到的特征参数的值对LSTM RNN模型进行训练，并进行模型验证；S5、经过模型训练和模型验证后的LSTM RNN模型，通过迭代的形式输出给定区间下循环电池的容量衰退曲线，根据区间范围[SOCk‑1,SOCk]的不同，输出不同循环次数下的电池容量值，对电池的衰退容量进行预测。
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公开(公告)号：CN110703101A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910861836.3
申请日：2019-09-12
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明涉及一种锂离子电池分区间循环容量衰退预测方法，包括如下步骤：S1、对锂离子电池进行不同SOC区间衰退测试，得到不同SOC区间的测试数据；S2、进行分区间特征参数提取；S3、利用Keras深度学习框架构建LSTM RNN模型，对模型进行初始化；S4、利用步骤S1得到的测试数据和步骤S2得到的特征参数的值对LSTM RNN模型进行训练，并进行模型验证；S5、经过模型训练和模型验证后的LSTM RNN模型，通过迭代的形式输出给定区间下循环电池的容量衰退曲线，根据区间范围[SOCk-1,SOCk]的不同，输出不同循环次数下的电池容量值，对电池的衰退容量进行预测。
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公开(公告)号：CN107042762B
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201611076224.6
申请日：2016-11-29
Applicant: 北京交通大学 , 中车长春轨道客车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种轨道车辆的车载混合储能系统。该系统包括：锂离子电池组模块、超级电容组模块和可重构式牵引变流器模块，可重构式牵引变流器模块包括牵引变流器；该牵引变流器的主电路是在传统牵引变流器的主电路上增加接触器S1、S2、S3、S4、S5和滤波电感L。在列车运行时，超级电容组模块通过牵引变流器为列车提供动力；在列车进站停车时，牵引变流器通过闭合、断开不同的接触器重构为直流‑直流变换器，并通过该变流器将能量从锂离子电池组模块传导至超级电容组模块，为下一站车辆运行所需的能量进行充电。所述轨道车辆的车载混合储能系统不需要额外的直流‑直流变换器，降低了整体系统的造价、空间成本和复杂度等。
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公开(公告)号：CN109164398B
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201810876589.X
申请日：2018-08-03
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/396
Abstract: 本发明提出一种锂离子电池组中单体电池容量估算方法。该方法的实施基于锂离子电池组的充电过程和单体电池的放电过程，在锂离子电池组中包含N个处于同一老化状态的电池单体，该方法包括：将锂离子电池组中最先充满电的单体电池作为基准电池，根据充放电曲线计算近似Q‑OCV曲线QV0；根据第i只待估容量单体电池的充放电曲线计算其近似Q‑OCV曲线QVi；分别对QV0和QVi进行微分计算，得到容量微分曲线D0和Di，将D0和Di归一化后，对Di进行平移使其与D0重合；记录Di中充电截止时刻的近似OCVi(曲线终点值)；根据曲线VQ0计算基准电池的近似SOC‑OCV曲线S0；在曲线S0中确定与OCVi对应的SOCi值；根据第i只单体电池的部分放电容量和SOCi值计算第i只单体电池的实际容量。
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