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公开(公告)号：CN114186522B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202111490043.9
申请日：2021-12-08
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/367 , G06F30/373 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种混合电容器功率状态在线估计模型的构建方法及应用，属于混合电容器应用技术领域，采用数据驱动的方式训练得到混合电容器功率状态在线估计模型，用于混合电容器功率状态的在线估计；在训练之前，将训练样本集按照样本数据的类型划分为多个数据向量，将对应的峰值功率构成标签向量，并分别计算各数据向量与标签向量的相关性，将选择与峰值功率相关性最大的若干个影响因素作为在线估计模型的输入；该方法无需对混合电容器内部反应过程的电化学机理作深入分析，仅需借助大量数据分析建立功率状态估计模型，不仅能够降低计算过程的复杂度，还能够减少过拟合的风险，能够以较低的计算复杂度实现混合电容器功率状态在线精确估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115346620A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210844407.7
申请日：2022-07-18
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于pade近似的液态金属电池电极扩散过程的建模方法，属于液态金属电池应用技术领域，所述方法包括：针对液态金属电池分层结构特点设置电池1‑D简化模型，并针对其获取液态金属电池内正极材料对应的扩散系数，进而获得正极Li扩散浓度与电流密度的比值；比值描述正极动态性能；利用Pade近似的偏微分方程化简所述比值，以模拟所述液态金属电池的电极扩散过程，从而得到电极扩散过程模型。本发明利用Pade近似的偏微分方程化简描述正极动态性能的参数，以模拟所述液态金属电池的电极扩散过程，简化了电极扩散过程的同时提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN119493037A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411690528.6
申请日：2024-11-25
Applicant: 华中科技大学 , 贵州电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/378
Abstract: 本发明属于液态金属电池相关技术领域，其公开了一种液态金属电池老化分析方法及其分析系统，方法包括：获取液态金属电池在不同老化程度下的实际充放电曲线；确定电池的等效电路模型，建立了电池关键性能参数之间的关系；通过遗传算法辨识在各老化程度下模型中的电池参数，电池参数包括欧姆电阻、极化电阻、等效电容以及时间常数，遗传算法以实际充放电曲线和模型充放电曲线之间的偏差作为适应度函数；基于辨识结果分析不同电池参数随电池老化的变化趋势。通过以上方法，可以快速准确地分析液态金属电池关键性能参数随电池老化的变化趋势，了解液态电池的老化过程，为液态金属电池的大规模储能应用奠定基础。
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公开(公告)号：CN116068435A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310040607.1
申请日：2023-01-13
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01R31/387 , G06N20/00 , G01R31/367 , G01R31/389
Abstract: 本发明公开了一种基于EMD‑GPR‑RVM的液态金属电池容量预测方法及系统，属于液态金属电池应用技术领域。所述方法包括以下步骤：实时采集液态金属电池容量数据，或收集离线电池容量数据；将电池容量时序数据划分为训练数据和测试数据，采用经验模态分解(EMD)将电池容量数据分解为本征模函数分量(IMFs)和残差分量(Res)；在数据分解的基础上，将本征模函数分量数据输入高斯过程回归(GPR)模型中，将残差分量数据输入到相关向量机(RVM)中，以训练各个分量的预测模型；利用训练好的模型进行各个分量的预测，并将各个预测分量相加得到液态金属电池容量预测结果。
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公开(公告)号：CN115376619A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210837168.2
申请日：2022-07-15
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于对电极电池的液态金属电池熔盐物质迁移建模方法，在最佳工作温度下对对电极电池进行不同倍率充放电，并根据充放电曲线确定集总表达式形式，并基于模型辨识算法对表达式进行求解；通过设计液态金属上下层均为纯锂的对电极电池，获取熔盐层物质迁移的复杂信息，并利用分数阶公式表征熔盐中物质迁移过程，能够快速表征熔盐物质迁移过程，为液态金属电池高精度建模与高效管理奠定基础；熔盐物质迁移过程的表征是全电池建模的重要环节，本发明提供的方法为液态金属电池管理与状态估计奠定基础。
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公开(公告)号：CN114186522A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111490043.9
申请日：2021-12-08
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/367 , G06F30/373 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/00 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种混合电容器功率状态在线估计模型的构建方法及应用，属于混合电容器应用技术领域，采用数据驱动的方式训练得到混合电容器功率状态在线估计模型，用于混合电容器功率状态的在线估计；在训练之前，将训练样本集按照样本数据的类型划分为多个数据向量，将对应的峰值功率构成标签向量，并分别计算各数据向量与标签向量的相关性，将选择与峰值功率相关性最大的若干个影响因素作为在线估计模型的输入；该方法无需对混合电容器内部反应过程的电化学机理作深入分析，仅需借助大量数据分析建立功率状态估计模型，不仅能够降低计算过程的复杂度，还能够减少过拟合的风险，能够以较低的计算复杂度实现混合电容器功率状态在线精确估计。
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